- 概要
- スタートアップガイド
- ユーザガイド
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リファレンス
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ABEJA Platform CLI
- CONFIG COMMAND
- DATALAKE COMMAND
- DATASET COMMAND
- TRAINING COMMAND
-
MODEL COMMAND
- check-endpoint-image
- check-endpoint-json
- create-deployment
- create-endpoint
- create-model
- create-service
- create-trigger
- create-version
- delete-deployment
- delete-endpoint
- delete-model
- delete-service
- delete-version
- describe-deployments
- describe-endpoints
- describe-models
- describe-service-logs
- describe-services
- describe-versions
- download-versions
- run-local
- run-local-server
- start-service
- stop-service
- submit-run
- update-endpoint
- startapp command
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ABEJA Platform CLI
- FAQ
- Appendix
機械学習プロセス
はじめに
ABEJA Platform を使用することで、データの蓄積・アノテーション・データセットの作成・モデルの学習・モデルのデプロイのサイクルを繰り返し、継続的に機械学習のモデルを改善することが出来ます。
ここでは、継続的に学習モデルを改善していくにあたり、必要となる「アノテーション・データセットの作成」「モデルの学習」「モデルの登録」「WebAPIの作成」「WebAPI の切り替え」のプロセスを解説します。