いう識別)をすることはできませんでした。機能が追加されたことにより、その物体識別ができるようになりました。以下の手順で簡単に利用できます。新規でプロジェクトを作成します。チェックすると、画像分類の機能が利用できます。モデルを作成するための画像をローカルPCからアップロードします。識別したい物体毎(タグ毎)に最低15枚の画像が必要になります。今回は、犬と猫の画像を使用します。画像内のオブジェクトにタグ付け画像をアップロードしたら、画像の物体にタグ付けをします。一つの画像に複数の物体が写っている場合でも、マウス操作で範囲を指定して、複数のタグを付けることができます。この作業をアップロードした写真の数分、繰り返します。今回は犬を22枚、猫を16枚タグ付けしました。画像のタグ付けが終わったら、いよいよモデルの学習を行います。ボタンを押して数十秒~数分(時間は枚数によります)待つと、学習は完了します。ここで、モデルのパフォーマンスを見ることができます。言いますと、パーセンテージが高いほど、モデルが優れているという意味合いになります。下にあるタグをクリックして、結果の詳細をドリルダウンすることもできます。機能からモデルをテストすることができます。オンラインストレージから画像を選択するとテストができます。犬と猫の両方が写っている画像2枚をテストしたところ、2枚とも犬と猫の両方を結構良い精度で当ててくれています。解析など、様々なサービスを非常に簡単にご利用できますので、是非お試しください。FeedbackTrademarks。