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# モデル

Roboflow でコンピュータビジョンモデルを学習、評価、選択します。

最先端のコンピュータビジョンモデルを、あなたのデータセットで学習できます。MLの専門知識やGPUの設定は不要です。Roboflowが学習インフラを管理し、生成されたモデルをデプロイ用にホストします。

## 選択して学習

<table data-view="cards" data-search="false"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">カバー画像</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>対応モデル</strong></td><td>Roboflowで学習、アップロード、またはデプロイできるすべてのモデルと、それぞれが実行される場所。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-abf553afcd5c7c36f61a0e03f14f94095beb3e7d%2Fimg-card-docs-models.png?alt=media">img-card-docs-models.png</a></td><td><a href="/models/ja/supported-models.md">サポートされているモデル</a></td></tr><tr><td><strong>モデルを学習</strong></td><td>ダッシュボード、API、SDK、またはCLIから学習ジョブを開始します。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-5dd99ffe974a82c8d00e16291671c79daa8550a1%2Fimg-card-guide-train.png?alt=media">img-card-guide-train.png</a></td><td><a href="/models/ja/xue-xi/train-a-model.md">モデルを学習する</a></td></tr><tr><td><strong>Roboflow Instant</strong></td><td>最初に承認されたアノテーションから自動的に学習されるモデル。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-1c8cc06c938bc39354a77f1c7c72e9a5452c3520%2Fimg-card-guide-instant.svg?alt=media">img-card-guide-instant.svg</a></td><td><a href="/models/ja/xue-xi/roboflow-instant.md">Roboflow Instant</a></td></tr><tr><td><strong>Neural Architecture Search</strong></td><td>新しいアーキテクチャを発見し、微調整します。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-1607e8cca7543af75a0efee692066f16aec69748%2Fimg-card-guide-nas.svg?alt=media">img-card-guide-nas.svg</a></td><td><a href="/models/ja/xue-xi/neural-architecture-search.md">ニューラルアーキテクチャ探索</a></td></tr><tr><td><strong>Roboflow Rapid</strong></td><td>少量のデータサンプルから、数分で動作するモデルを構築します。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-47c0f8870c4922cc5cf58f7595f6f120414d1f74%2Fimg-card-guide-rapid.svg?alt=media">img-card-guide-rapid.svg</a></td><td><a href="/models/ja/rapid/rapid.md">Roboflow Rapid とは？</a></td></tr><tr><td><strong>チェックポイントから学習</strong></td><td>既存のRoboflow Universeモデルから学習を開始します。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-0eeb5371c5ba6068663d267cc2690b4717230ccf%2Fimg-card-guide-checkpoint.svg?alt=media">img-card-guide-checkpoint.svg</a></td><td><a href="/models/ja/xue-xi/roboflow-universe-checkpoints.md">Universe のチェックポイントからトレーニング</a></td></tr></tbody></table>

サードパーティ製のチェックポイントからも学習できます [Azure Vision](/models/ja/xue-xi/pro-third-party-training-integrations.md) または [Google Cloud](/models/ja/xue-xi/train-from-google-cloud.md).

## 評価して理解する

<table data-view="cards" data-search="false"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">カバー画像</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>学習済みモデルを評価</strong></td><td>評価実行、mAP、混同行列。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-8990b224c7cbd41b1b0c1400e99e718201532b7e%2Fimg-card-guide-evaluate.svg?alt=media">img-card-guide-evaluate.svg</a></td><td><a href="/models/ja/ping-si/evaluate-trained-models.md">学習済みモデルを評価</a></td></tr><tr><td><strong>学習結果</strong></td><td>完了した学習ジョブのメトリクスとグラフを確認します。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-4df10dd174ff3efdd9ddd4f5ea8cbdab07085160%2Fimg-card-guide-results.svg?alt=media">img-card-guide-results.svg</a></td><td><a href="/models/ja/ping-si/training-results.md">トレーニング結果を表示</a></td></tr><tr><td><strong>学習済みモデルを表示</strong></td><td>ワークスペースで学習されたモデルを閲覧します。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-bcf3449b33faf68b9748f44393479e29c6730dfb%2Fimg-card-guide-viewmodels.png?alt=media">img-card-guide-viewmodels.png</a></td><td><a href="/models/ja/ping-si/view-trained-models.md">学習済みモデルを表示</a></td></tr><tr><td><strong>学習解像度</strong></td><td>各モデルタイプで使用される入力解像度を確認します。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-362a91c24de4a1046c16f63a42d9f185519c5932%2Fimg-card-guide-resolutions.png?alt=media">img-card-guide-resolutions.png</a></td><td><a href="/models/ja/ping-si/training-resolutions-by-model-type.md">モデルタイプ別のトレーニング解像度</a></td></tr><tr><td><strong>バージョン、トレーニング、およびモデル</strong></td><td>データセット、学習ジョブ、モデルの関係。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-104d493d3f8068f26daee8179931b8e57a5a4eb1%2Fimg-card-guide-versions.svg?alt=media">img-card-guide-versions.svg</a></td><td><a href="/models/ja/versions-trainings-and-models.md">バージョン、トレーニング、モデル</a></td></tr><tr><td><strong>モデルID</strong></td><td>デプロイ時や推論実行時にモデルがどのように識別されるか。</td><td><a href="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-275ee06a9de9d004599951785dcdc8205b8f59ee%2Fimg-card-guide-modelids.svg?alt=media">img-card-guide-modelids.svg</a></td><td><a href="/models/ja/model-ids.md">モデル ID</a></td></tr></tbody></table>

学習済みモデルは次を通じてデプロイされます [Serverless Cloud API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api), [専用デプロイメント](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments)、または [セルフホストの Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).