Introductory 5 Steps 5時間 25クレジット
Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
Quest Outline
AI Platform: Qwik Start
このラボでは、サービス（予測）を提供するために TensorFlow モデルをトレーニングして AI Platformにデプロイします。にデプロイします。 AI Platform にデプロイします。Harness the Power of Machine Learning withにデプロイします。 AI Platform と AI Platform: Qwik Start - Qwiklabs Preview の短い動画をご覧ください。
API Explorer: Qwik Start
このラボでは、Cloud Storage に画像をアップロードしてから、API Explorer を使用して Vision API にリクエストを行います。
AutoML Vision でクラウド内の雲の画像を分類する
AutoML Vision を使用すると、機械学習の専門知識があまりない開発者でも、高品質な画像認識モデルをトレーニングできます。このハンズオンラボでは、さまざまな種類の雲（積雲、積乱雲など）を見分けられるようにカスタムモデルをトレーニングする方法を学びます。
Cloud Vision API で画像内の物体（ラベル）、顔、ランドマークを検出する
Cloud Vision API を使用すると、高度な機械学習モデルをシンプルな REST API にカプセル化し、画像の内容を把握することができます。このラボでは画像を Vision API に送信し、物体、顔、ランドマークが検出されることを確認します。
Cloud ML API を使用して画像内のテキストの抽出、分析、翻訳を行う
このラボでは、Cloud Vision API、Natural Language API、Translation API を組み合わせることで、画像からテキストを抽出して文字を認識し、他言語に翻訳して分析を行います。
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