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# モデル

Roboflowで、最先端のコンピュータービジョンモデルをデータセットで学習できます。MLの専門知識もGPUのセットアップも不要です。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>サポートされているモデル</strong></td><td>Roboflowで学習、アップロード、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="/files/cc68e41e60ba2497031e889813740ccd104e3bb4">/files/cc68e41e60ba2497031e889813740ccd104e3bb4</a></td><td><a href="/pages/4aadc9eff329f0d5584b6ec3b78303a69a76b7e2">/pages/4aadc9eff329f0d5584b6ec3b78303a69a76b7e2</a></td></tr><tr><td><strong>モデルを学習する</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="/files/a3e1005e68a4d4aa15bc688ad5a7e9aca1dd2a45">/files/a3e1005e68a4d4aa15bc688ad5a7e9aca1dd2a45</a></td><td><a href="/pages/f24d51759c2d45dad60faf423de90e2f7dc22e43">/pages/f24d51759c2d45dad60faf423de90e2f7dc22e43</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たモデル。</td><td><a href="/files/bd3939c0eeb043b3fbe58284f722f506c9d212cf">/files/bd3939c0eeb043b3fbe58284f722f506c9d212cf</a></td><td><a href="/pages/faa557fb1a181e7b2cfd2f62d2156bcf0394efeb">/pages/faa557fb1a181e7b2cfd2f62d2156bcf0394efeb</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="/files/1b843dcaf445496cfce7f16934b2062cdde2dc77">/files/1b843dcaf445496cfce7f16934b2062cdde2dc77</a></td><td><a href="/pages/f465cbc7aebe10268e4f69e289d5a301aa7a04db">/pages/f465cbc7aebe10268e4f69e289d5a301aa7a04db</a></td></tr><tr><td><strong>Roboflow Rapid</strong></td><td>少量のデータから数分で動作するモデルを構築します。</td><td><a href="/files/d3045a01d3ec00e1e74b93177742ff6cb72c32ea">/files/d3045a01d3ec00e1e74b93177742ff6cb72c32ea</a></td><td><a href="/pages/02738accd95504530c40ad96f25fb9f71bec0d76">/pages/02738accd95504530c40ad96f25fb9f71bec0d76</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="/files/a01ec4030a803b3405d4ac8a8dba0d3da71e5629">/files/a01ec4030a803b3405d4ac8a8dba0d3da71e5629</a></td><td><a href="/pages/7de78b7c8f2a3565f19d9764d56241982ba82fc3">/pages/7de78b7c8f2a3565f19d9764d56241982ba82fc3</a></td></tr></tbody></table>

サードパーティ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).

## 評価と理解

<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="/files/e8f00c6f38abd10ad89f8a71b6caed2c5a654965">/files/e8f00c6f38abd10ad89f8a71b6caed2c5a654965</a></td><td><a href="/pages/0b929bf312d84957f90156fe7e5d005f2ab86a94">/pages/0b929bf312d84957f90156fe7e5d005f2ab86a94</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="/files/92a13b431451094b712d36186f2892e73f3fd03f">/files/92a13b431451094b712d36186f2892e73f3fd03f</a></td><td><a href="/pages/f25269c46ac43ff85690648e282b6c6f147b3c04">/pages/f25269c46ac43ff85690648e282b6c6f147b3c04</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="/files/b187c9629441e7090209fb66f4c8fc7e028a23c5">/files/b187c9629441e7090209fb66f4c8fc7e028a23c5</a></td><td><a href="/pages/8655f3958f9bf26e2458417417d64fe0de440e2b">/pages/8655f3958f9bf26e2458417417d64fe0de440e2b</a></td></tr><tr><td><strong>学習時の解像度</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="/files/91db701c33cc380909603aa55f778faa5eb0b565">/files/91db701c33cc380909603aa55f778faa5eb0b565</a></td><td><a href="/pages/5aefea621b87d6bcc8d4793cd65abed678b689e2">/pages/5aefea621b87d6bcc8d4793cd65abed678b689e2</a></td></tr><tr><td><strong>バージョン、トレーニング、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="/files/056a2758e76bb9aca5eade19e236d0efe5c3ba17">/files/056a2758e76bb9aca5eade19e236d0efe5c3ba17</a></td><td><a href="/pages/f099025a9efa72c58569fbd74e877b5146af40d5">/pages/f099025a9efa72c58569fbd74e877b5146af40d5</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="/files/32d1245ce929e6ca19ae21eb5e43db4ef5fd1556">/files/32d1245ce929e6ca19ae21eb5e43db4ef5fd1556</a></td><td><a href="/pages/b5fa8798f91ad6a2c5298437ff94b6f200ddcc2c">/pages/b5fa8798f91ad6a2c5298437ff94b6f200ddcc2c</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 [サーバーレス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 [セルフホスト型 Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).