アカウントの名前に置き換えます。プロジェクトのリソースにアクセスできるようにします。ライブラリをインストールします。環境変数を設定します。指定する必要があります。バケットを作成します。バケットが作成されます。バケットにアップロードします。データの準備をご覧ください。このチュートリアルのサンプルコードでは、英語からスペイン語へのデータセットを使用しています。ターゲット言語がドイツ語、フランス語、ロシア語、中国語のデータセットも用意されています。適切な言語コードに置き換えます。ファイルの場所ソースコードは以下の場所からダウンロードできます。フォルダにコピーできます。ファイルで構成されています。ファイルで構成されています。プログラムで構成されています。データセットを作成するカスタムモデルを作成するには、まず空のデータセットを作成します。データが格納されます。データセットの作成時には、翻訳のソース言語とターゲット言語を指定します。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。関数を実行して、空のデータセットを作成します。次のコード行を変更する必要があります。translate_create_dataset.jsレスポンスレスポンスには、新しく作成されたデータセットの詳細が格納されます。値に設定することをおすすめします。データセットにトレーニング用のセンテンスペアをインポートする次のステップとして、トレーニング用の文のペアのリストをデータセットに入力します。ファイルを入力として受け取ります(必要な形式について詳しくは、データの準備をご覧ください)。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。コンテンツをインポートします。次のコード行を変更する必要があります。モデルを作成(トレーニング)するラベル付きトレーニング用ドキュメントのデータセットが作成されたので、新しいモデルをトレーニングできます。モデルのトレーニングが完了するまで数時間かかることがあります。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。実行するには、次のコード行を変更する必要があります。オペレーションを開始し、オペレーション名を出力します。トレーニングは非同期で行われ、完了するまでに時間がかかることがあります。ステータスを確認できます。設定することもできます。スコアを確認することでモデルの準備状況を評価できます。パラメータとして取得します。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。}}listModelEvaluations();リクエスト次のリクエストを実行して、モデルの全体的な評価パフォーマンスを表示するリクエストを行います。次のコード行を変更する必要があります。データセットを強化してモデルを再トレーニングできます。詳細については、モデルの評価をご覧ください。モデルを使用して予測するカスタムモデルが品質基準を満たしている場合は、このモデルを新しいコンテンツの翻訳に使用できます。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。関数では、次のコード行を変更する必要があります。predictレスポンスこの関数は、翻訳後のコンテンツを返します。accounts.」という英文のスペイン語訳です。モデルの翻訳を比較します。モデルを削除するサンプルモデルの使用が終わったら、モデルを完全に削除できます。削除したモデルは、予測に使用できなくなります。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。ライブラリをご覧ください。ドキュメントをご覧ください。認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。リクエストを作成し、作成したモデルを削除します。次のコード行を変更する必要があります。ライセンスにより使用許諾されます。ライセンスにより使用許諾されます。サイトのポリシーをご覧ください。関連会社の登録商標です。