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# Universe のチェックポイントから学習

### Roboflow Universe のチェックポイントからのトレーニング

まず、Universe プロフィールで現在のプロジェクトに対応するワークスペースが選択されていること、そして転移学習に使用したいデータセットに「スター」を付けていることを確認してください。

<figure><img src="/files/2603fcb8aeb0c1c56618fe17818947448b10b753" alt=""><figcaption><p>Roboflow Universe でのワークスペースプロフィールの切り替え</p></figcaption></figure>

![](/files/b4c3686b9cabd6383e7259292d994a7aa8cdef94) ![](/files/c8e30cff6033f1eb6909d03ab85ca79a14667025)

さらに、選択したデータセットに「Model」タグが付いていること、または Roboflow Universe のプロジェクトのランディングページに「Try Pre-Trained」モデルがあることを確認してください。そうでない場合、そのデータセットはワークスペース内でトレーニングチェックポイントとして利用できません。

<figure><img src="/files/c4b57a0e4ce7d319840b4fa6f3c2218bc9737484" alt=""><figcaption><p>Roboflow Universe データセットの「Model」タグ</p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/761b30186297569fb84c023f45e0a19a8c0c17f2" alt=""><figcaption><p>Roboflow Universe データセットのランディングページにある「Try Pre-Trained Model」と「Model」タグ</p></figcaption></figure>

次に、Roboflow のメインアプリ UI で、対象のデータセット／プロジェクトの「Versions」ページに移動します。トレーニングしたいバージョンを選択してください。

* 1 つ以上のトレーニングを開始できます [version](/models/ja/versions-trainings-and-models.md) Universe のチェックポイントから、すでにトレーニング済みのバージョンも含めて行えます。各トレーニングでは 1 つ以上のモデルが生成されます。

<figure><img src="/files/b22afd262a286687abc6041c539aba5a1b05f92f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

「Start Training」をクリックします。

<figure><img src="/files/a06e4a8c5fe4fd79700c0bfb12a6b64be46374ba" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

次に、Fast または Accurate モデルを選択し、「Continue」をクリックします。

* Single-Label Classification、Multi-Label Classification、または Semantic Segmentation のプロジェクトをトレーニングしている場合、この Fast または Accurate のオプションは表示されません。これらのプロジェクトタイプでは、「Continue」をクリックし、その後「Start Training」をクリックするだけでトレーニングジョブを開始できます。

<figure><img src="/files/46da8e68cea4d314aa89c87c40443a26b1ca7cab" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

「Select a Model」の下で、Roboflow Universe で「スター」を付けたデータセットのプロジェクト名を選択します。

<figure><img src="/files/918d8d1ae6e78aeb74118691aa90f41e5d101c2d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ここで「Start Training」をクリックしてトレーニングジョブを開始します。トレーニングジョブが完了すると、登録されているアカウントのメールアドレスに通知メールが届きます。

### [トレーニング結果の確認](/models/ja/ping-si/training-results.md)

トレーニングジョブの進行状況を監視できます。UI には、トレーニング開始に向けてマシンが起動する様子が表示されます。

### モデルのデプロイ

トレーニング後、モデルは推論に使用できる状態になり、カスタムアプリケーションに組み込めます。すべてのオプションについては、 [推論ドキュメントページ](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api) をご覧ください。