Classifying Images of Clouds in the Cloud with AutoML Vision

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이 실습에서는 이미지를 Cloud 스토리지에 업로드하고 이 이미지를 사용하여
다양한 유형의 구름(적층, 적층 등)를 인식하도록 사용자 지정 모델을 교육합니다

Task 1. Set up AutoML Vision

Cloud AutoML API 활성화

메뉴

☰ > APIs & Services > Library

Cloud AutoML API 활성화 [Enable]

Activate Cloud Shell

버킷을 만듭니다.

gsutil mb -p $DEVSHELL_PROJECT_ID \
    -c regional    \
    -l us-central1 \
    gs://$DEVSHELL_PROJECT_ID-vcm/

그리고 AutoML UI에 접속합니다.
https://console.cloud.google.com/vision/datasets

Task 2. Upload training images to Cloud Storage

메뉴

☰ > Cloud Storage > Browser
클라우드 트레이닝의 automl용의 이미지를 조금 전 만든 구글 스토리이제 복사합니다.

gsutil -m cp -r gs://cloud-training/automl-lab-clouds/* gs://$DEVSHELL_PROJECT_ID-vcm/

확인

gsutil ls gs://$DEVSHELL_PROJECT_ID-vcm/
gs://qwiklabs-gcp-01-84e906daed8e-vcm/data.csv
gs://qwiklabs-gcp-01-84e906daed8e-vcm/cirrus/
gs://qwiklabs-gcp-01-84e906daed8e-vcm/cumulonimbus/
gs://qwiklabs-gcp-01-84e906daed8e-vcm/cumulus/

Task 3. Create an AutoML Vision training dataset

gsutil cp gs://cloud-training/automl-lab-clouds/data.csv .
head --lines=10 data.csv
sed -i -e "s/placeholder/$DEVSHELL_PROJECT_ID-vcm/g" ./data.csv
head --lines=10 data.csv
gsutil cp ./data.csv gs://$DEVSHELL_PROJECT_ID-vcm/
gsutil ls gs://$DEVSHELL_PROJECT_ID-vcm/