ここでは、次の方法を学習します。プラットフォームサービスアカウントにサインアップする。コールするコード要素を作成する。画像を汎用画像分類子に送信して、予測を取得する。私たちの生活の一部になっています。できることをすでに目にしています。装備したアプリケーションを構築できます。使用すると、画像の認識と分類をするように深層学習モデルをトレーニングすることができます。モデルとは、分類の問題の解決に使用される機械学習構造です。モデルは、明示的なルールからではなく、データから「学習」します。このプロジェクトでは、モデルと分類子は同じものを意味します。モデルを設計するには、まずデータセットを作成し、次にデータセットにデータのラベルまたはカテゴリを定義して、最後にラベルごとにデータの例を入力します。データセットをトレーニングすると、システムでさまざまなラベル間の共通点と相違点が特定され、各ラベルを定義する特性が一般化されます。モデルに画像を送信すると、モデルはトレーニングデータセットで指定されたラベルに基づいて、その画像がどのラベルに入るかを予測します。深層学習が初めての場合でも心配はいりません。このプロジェクトでは、構築済みのモデルを使用するため、学習を開始するのに最適です。このプロジェクトでは、画像を送信して予測を取得する方法を順を追って説明します。事前にトレーニングされた分類子を活用するか、独自のカスタム分類子をトレーニングして、固有の使用事例を解決します。カスタム分類子を作成するには、大量のデータが必要です。組織から、事前構築された汎用画像分類子にアクセスします。