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# ワークスペース、プロジェクト、モデル

Roboflowでワークスペース、プロジェクト、バージョン、モデルがコンピュータビジョンの作業をどのように構成するかを学びます

Roboflow のすべてはこの構造に従っています：

ワークスペース → プロジェクト → データセットバージョン → モデル → ワークフロー → デプロイ

### **ワークスペース**

一つの [ワークスペース](/get-started/ja/purattofmu/workspaces/roboflow-workspaces.md) が最上位のコンテナです。

* ここであなたとチームが協力します。
* すべてのプロジェクトとワークフローはワークスペース内にあります
* 請求と [サブスクリプションプラン](https://roboflow.com/pricing) はワークスペース単位で管理されます

会社のフォルダのようなもので、すべてのコンピュータビジョン作業をまとめて保持します。

### プロジェクト

一つの [プロジェクト](https://docs.roboflow.com/datasets/create-and-upload/create-a-project) はワークスペース内にあります。各プロジェクトはコンピュータビジョンのデータセットを中心に構築されています。ここで管理するもの：

* 画像または動画
* アノテーション
* 時間の経過に伴うデータセットの更新

プロジェクトを作成するときは、プロジェクトタイプ、つまりコンピュータビジョンタスクの種類の1つを選択する必要があります：

* 物体検出
* 分類
* インスタンスセグメンテーション
* キーポイント検出
* セマンティックセグメンテーション
* マルチモーダル
* アクション認識

これにより、データの構造と、トレーニングできるモデルアーキテクチャが決まります。

### **データセットバージョン**

一つの [データセットバージョン](https://docs.roboflow.com/datasets/versions/dataset-versions) は、特定の時点におけるデータセットのスナップショットです。

* 現在のプロジェクトの状態からバージョンを作成します
* 一度作成すると、変更されません
* 画像やアノテーションへの今後の編集は、既存のバージョンに影響しません

これにより、再現性、明確な追跡が নিশ্চিতされ、モデル比較にも役立ちます。

### モデル

[モデル](https://docs.roboflow.com/models) はデータセットバージョンを使ってトレーニングされます。

* モデルのトレーニングに使用する特定のデータセットバージョンを選択します
* そのモデルはそのバージョンに永久に紐づけられます
* トレーニングに利用できるモデルアーキテクチャは、プロジェクトタイプによって異なります

また、 [トレーニング済みモデルをRoboflowにアップロードすることもできます](https://docs.roboflow.com/models/model-weights/upload-custom-weights).

モデルを手に入れたら、 [ワークフローを作成する](https://docs.roboflow.com/workflows/build/create-a-workflow)か、 [そのままデプロイに進みます](https://docs.roboflow.com/deployment)!