
始める前に
- ラボでは、Google Cloud プロジェクトとリソースを一定の時間利用します
- ラボには時間制限があり、一時停止機能はありません。ラボを終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
- 画面左上の [ラボを開始] をクリックして開始します
所要時間は 1 分です
このラボでは、ニューヨーク市のタクシー乗車データを調査し、運賃見積もりツールのベースとなる機械学習モデルを構築します。
このラボの内容:
各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。
Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。
ラボのアクセス時間(例: 1:15:00
)に注意し、時間内に完了できるようにしてください。
一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。
準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。
ラボの認証情報(ユーザー名とパスワード)をメモしておきます。この情報は、Google Cloud Console にログインする際に使用します。
[Google Console を開く] をクリックします。
[別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。
他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金の請求が発生したりします。
利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。
このラボでは、Terraform スクリプトを使用して、この演習に必要な Vertex AI インスタンスを作成します。
ノートブック インスタンスには、この課題を完了するために必要な github リポジトリが含まれます。インスタンスの準備が完了するまで 2~3 分かかります。
これを待ってから Jupyter ノートブックを起動してください。そうしないと、スクリプトが中断され、リポジトリのクローンが作成されない場合があります。
ナビゲーション メニュー()で、[API とサービス] をクリックします。
下にスクロールして、目的の API が有効になっていることを確認します。
API が表示されていない場合は、上部にある [API とサービスの有効化] をクリックします。目的の API の名前を入力して検索し、有効化してプロジェクトで利用できるようにします。
Vertex AI ノートブックを起動するには:
ナビゲーション メニューで、[Vertex AI] > [ワークベンチ] をクリックします。
[JupyterLab を開く] をクリックします。JupyterLab ウィンドウが新しいタブで開きます。
このラボで使用する GitHub リポジトリ training-data-analyst
のクローンが、Terraform スクリプトによってすでに作成されています。
所要時間は 30 分です
ノートブック インターフェースで、[training-data-analyst] > [courses] > [machine_learning] > [deepdive2] > [launching_into_ml] > [solutions] に移動して [explore_data.ipynb] を開きます。
ノートブック インターフェースで、[編集] > [出力をすべて消去] をクリックします([編集] をクリックしてプルダウン メニューから [出力をすべて消去] を選択します)。
説明を読んで、各セルを順番に実行します。
ヒント: 現在のセルを実行するには、そのセルをクリックして、Shift+Enter キーを押します。その他のセルコマンドはノートブック UI 内の [実行] の下にあります。
ラボでの学習が完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Qwiklabs から削除され、アカウントの情報も消去されます。
ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。
星の数は、それぞれ次の評価を表します。
フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。
フィードバック、ご提案、修正が必要な箇所については、[サポート] タブからお知らせください。
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