これから学習をさせていくので、学習に使う画像を準備。Storageにフォルダを作って置く。今回は、sportsというフォルダを作って、その下に「Kitesurfing」というフォルダと「Surfing」というフォルダを準備。カイトサーフィンの画像は、Kitesurfingというフォルダの中に入れて、サーフィンの画像は、Surfingフォルダの中にいれる。そこまで準備ができたら、BLOCKS画面からトレーニング開始ボタンを押して、画像を入れたフォルダを指定する。今回の例では、sportsフォルダ。この下にあるフォルダ名が分類をするときの分類名になる。開始ボタンを押すと学習がはじまる。今回は色々と探してきた画像を10枚ずつ入れてみたんだけど、学習時間は6分ほど。学習が完了したら、適用ボタンを押すとこれで利用できるようになる。フローを作ってみよう。評価に使う画像は、別のフォルダに入れておく。今回は、sports_evaluationというフォルダに何枚か入れた。作るフローは、こんな感じ。2番目のブロックは、最近追加されたブロック。Storageのフォルダ内ファイルの一覧を取得して変数化してくれる。sports_evaluationというフォルダに何枚か画像を入れたので、ブロックの設定は以下のようになる。URL」というところ。sports_evaluation/*.jpgこのように設定すれば、フォルダ内の.jpgで終わるファイル一覧を取得し、内部変数に設定してくれる。このブロックに、機械学習グループの中から「MLボード予測(オンライン)」を選んで、さきほど学習させたMLボードを選択する。