トレーニング用のデータは、予測を行うデータにできる限り近いものである必要があります。カメラの画像など)が含まれている場合、トレーニング用のデータも低解像度でぼやけた画像から構成する必要があります。モデルは、現実世界にある物体の写真に対して最も効果的に動作します。線、手描き、スキャンしたドキュメント、領収書などでは、適切な動作が見込めません。モデルは、人間が割り当てることができないラベルは予測できません。秒間見てラベルを割り当てることができなければ、モデルもそのようにトレーニングすることはできません。あるオープンソースのカスタム画像分類器アプリをご覧ください。インポートする準備を行います。つのオプションがあります。アーカイブするトレーニング画像をディレクトリに整理します。各ディレクトリにはラベルの名前を付け、そのラベルの例となる画像を格納します。アーカイブに圧縮します。ファイルを準備します。このファイルに、各画像の正しいラベルを記述することもできます。この方法は、非常に大きなデータセットを扱う場合に役立ちます。ファイルを準備します。プロジェクトのバケットに保存する必要があります。データの準備をご覧ください。コンソールでトレーニング画像にラベルを付けます。次の手順をご覧ください。モデルをトレーニングする次に、画像を使ってモデルをトレーニングします。セクションを開きます。指示に従ってプロジェクトを選択します。名前を指定するか、新しいデータセットの名前を入力したら、コンソールで次の操作を行います。トレーニング画像をアップロードします。ファイルをアップロードします。データを集めるをご覧ください。データを確認し、ラベルの付いていない画像にラベルを付けます。データを使用してモデルのトレーニングを開始します。生成されたモデルのパフォーマンスを左右する以下の設定を構成できます。サイズが重要な場合は高速で小型のモデルを、精度が最も重要な場合は低速で大型のモデルをトレーニングできます。トレーニング時間モデルのトレーニングに費やす最大時間(計算時間)。一般に、トレーニング時間が長いほど、モデルはより正確になります。モデルが最適化されているとシステムが判断し、追加のトレーニングによって精度が改善しない場合、指定された時間より短い時間でトレーニングを完了できます。実際にかかった時間に対してのみ課金されます。モデルを評価するトレーニングが完了したら、データセットの詳細ページでモデルをクリックして、モデルのパフォーマンス指標を確認できます。モデルに最適なスコアしきい値の判定です。スコアしきい値は、モデルが画像にラベルを割り当てるため必要な信頼度を表します。スコアしきい値のスライダーを動かすと、しきい値がモデルのパフォーマンスにどのように影響するかを確認できます。つの指標で評価されます。画像分類では、精度とは、特定のしきい値でモデルがラベル付けした画像の中で、正しくラベル付けされた画像の割合を表します。モデルの精度が高いと、誤ったラベルが割り当てられる頻度が少なくなります(偽陽性率が低くなります)。再現性とは、モデルが正しくラベル付けできるはずのコンテンツを含む画像の中で、実際に正しくラベル付けされた画像の割合を表します。モデルの再現率が高い場合、ラベルの割り当てに失敗する頻度が低くなります(偽陰性率が低くなります)。精度を最適化するのか、再現性を最適化するのかはケースによって異なります。適切な指標を生成するスコアしきい値を見つけたら、それをメモしておきます。このスコアしきい値を使用して、アプリのモデルを構成します(このツールは、適切なしきい値を得るためにいつでも使用できます)。モデルを公開またはダウンロードするモデルのパフォーマンスに問題がなく、アプリで使用する場合は、モデルを公開またはダウンロードします(あるいはその両方を行います)。バージョンをリリースすることなくモデルを更新できます。テストを使用して、さまざまなモデルをさまざまなユーザーセットに動的に提供できます。サイズを小さくできます。モデルがアプリにバンドルされていない場合、モデルに関連する機能は、アプリがモデルを初めてダウンロードするまで使用できません。機能を引き続き使用できます。モデルを公開してアプリにバンドルすると、アプリは利用可能な最新バージョンを使用します。アーカイブが得られます。つのファイルすべてを必要とします。公開する場合は、モデルの名前を指定します。使用してモデルをロードするときには、この名前を使用してモデルを参照します。アプリで使用する方法を学習します。バケットを作成します。コンソールでデータセットを参照すると、このバケットに保存された画像が表示されます。このため、無料の使用量割り当てを超えると、関連するネットワーク使用料金が発生する可能性があります。