# Universe Checkpoint からトレーニングする ### Roboflow Universe チェックポイントからのトレーニングまず、Universe プロファイルで現在のプロジェクトの Workspace を選択し、Transfer Learning に使用したいデータセットを「Starred」していることを確認してください。

Roboflow Universe で Workspace プロファイルを切り替える

![](https://3740591140-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M6S9nPJhEX9FYH6clfW%2Fuploads%2Fgit-blob-3c2404f27a15c7c41c67858b519227d966001099%2Fimage.png?alt=media) ![](https://3740591140-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M6S9nPJhEX9FYH6clfW%2Fuploads%2Fgit-blob-3837bb6a0ad2b8f803d0958c7510af21571c3e7d%2Fimage.png?alt=media) さらに、選択したデータセットに「Model」タグが付いているか、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」モデルが表示されているかを確認してください。表示されていない場合、Workspace 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。

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

次に、Roboflow メインアプリの UI で対象データセット／プロジェクトの「Versions」ページに移動し、トレーニングしたいバージョンを選択します。 * Roboflow Train で既にトレーニングされていないデータセットバージョン（バージョンに緑色のチェックマークが表示されていないもの）からのみトレーニングジョブを開始できます。

「Start Training」をクリックしてください。

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 プロジェクトをトレーニングしている場合は、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」をクリックしてから「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。

「Select a Model」の下で、Roboflow Universe でマーク（Starred）したデータセットのプロジェクト名を選択します。

次に「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メールが届きます。 ### [トレーニング結果の表示](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/torningu/training-results) トレーニングジョブの進行状況を監視できます。UI はトレーニングを開始するためにマシンが起動する様子を表示します。 ### 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、カスタムアプリケーションに組み込むことができます。詳細は [Inference Documentation ページ](https://docs.roboflow.com/inference) をご覧ください。