この天気予報モデルでは、PyTorch フレームワークと Google Earth Engine の衛星データを使用して、2～6 時間後の降水量を予測します。このチュートリアルでは、PyTorch を使用して完全な畳み込みネットワークを構築し、Vertex AI でモデルをトレーニングします。さらに、Dataflow を使用してデータセットを作成し、PyTorch を使用してローカル予測を行います。GitHub でコードを表示します。
Global Fishing Watch の時系列分類
この分類モデルでは、TensorFlow フレームワークと Maritime Mobile Service Identity（MMSI）の位置情報を使用して、1 時間ごとに船が漁をしているのかどうかを分類します。このチュートリアルでは、Keras と TensorFlow を使用してモデルをトレーニングし、Dataflow でデータセットを作成します。さらに、Cloud Run で Keras を使用してローカル予測を行います。GitHub でコードを表示します。
[[["わかりやすい","easyToUnderstand","thumb-up"],["問題の解決に役立った","solvedMyProblem","thumb-up"],["その他","otherUp","thumb-up"]],[["わかりにくい","hardToUnderstand","thumb-down"],["情報またはサンプルコードが不正確","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["必要な情報 / サンプルがない","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["翻訳に関する問題","translationIssue","thumb-down"],["その他","otherDown","thumb-down"]],["最終更新日 2025-04-22 UTC。"],[[["These interactive notebooks provide tutorials on training machine learning models for classification and prediction, integrating Dataflow into end-to-end workflows."],["The land cover image segmentation tutorial uses TensorFlow and Google Earth Engine data to perform semantic segmentation, with Vertex AI for training, Cloud Run for real-time predictions, and Dataflow for batch predictions."],["The weather forecasting tutorial utilizes PyTorch and satellite data to forecast precipitation, employing Vertex AI for training, Dataflow for dataset creation, and PyTorch for local predictions."],["The global fishing watch tutorial employs TensorFlow and MMSI location data to classify ships as fishing or not, using Dataflow to create the dataset and Cloud Run to make predictions."],["The wildlife image classification tutorial utilizes AutoML within Vertex AI to recognize animal species in camera trap photos, with Dataflow used to create the dataset and Vertex AI for predictions."]]],[]]
