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# Universe のチェックポイントから学習

Roboflow Universe で利用可能な 50,000 以上の学習済みモデルのいずれかに基づくチェックポイントから学習を開始します。

### 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="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-c571efa92326d45722f5b17fc0a261d047a0a3a6%2Fimage%20(128).png?alt=media" 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>

![](https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-3c2404f27a15c7c41c67858b519227d966001099%2Fimage%20\(270\).png?alt=media) ![](https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-3837bb6a0ad2b8f803d0958c7510af21571c3e7d%2Fimage%20\(227\).png?alt=media)

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="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-14049633fcb9e91b62bc91ba0e5358e5e92fa0d8%2Fimage%20(166).png?alt=media" alt=""><figcaption><p>Roboflow Universe データセットの「Model」タグ</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-4dbbbb822f7cda125a21e42fa4f60212731e8b5c%2Fimage%20(102).png?alt=media" 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="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-b5549aaae79978a496141c807cf099b923cafd99%2Fimage%20(191).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

「Start Training」をクリックします。

<figure><img src="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-cc81ffe0a64b210d637a4153693f8eeda553e2bf%2Fimage%20(137).png?alt=media" 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="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-3ea915d3e069aa27e5b45f405d3a0b02826426bf%2Fimage%20(87).png?alt=media" 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="https://1194881119-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2Fcmo9mhfIjYrvFFy1U7dk%2Fuploads%2Fgit-blob-7f59867b5f0b1055d6602711ad24eacc98a354ed%2Fimage%20(314).png?alt=media" 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。