画像認識AI “Einstein Vision” を試してみよう
2017年5月17日(水)に開催された、画像認識AI “Einstein Vision” を試してみようのオンデマンド版が公開されました。
動画および資料をこちらから入手いただけます。
時間の関係で触れられなかった内容をいくつか補足としてご紹介します。
1. Einstein Vision の公式ドキュメントサイト
https://metamind.readme.io/v1/docs
デモでお見せした「Beaches vs Mountains」の予測・解析モデルの作り方や
サンプル画像のセットへのリンクも記載されています。
2.Force.com用のサンプルコード
こちらも、上記オンラインドキュメント中に記載はあるのですが、
少々見つけにくい所にありますので、手順込みでおおまかな流れをご紹介します。
https://metamind.readme.io/docs/what-you-need-to-call-api
2.1.認証キーの.pemファイルを組織の「ファイル」にアップロード
サインアップをすると、.pemファイルを入手できます。
まず、この.pemファイルを組織の「ファイル」にアップロードします。
2.2.サンプルコードの入手
Githubにて公開されています。gitcloneやWebアクセスでコピーしておきます。
JWT系: https://github.com/salesforceidentity/jwt
APIアクセス系: https://github.com/MetaMind/apex-utils
2.3.リモートサイトの登録
組織のリモートサイトの設定で、「https://api.metamind.io」を追加します。
2.4.上記2.2.で入手したサンプルコードの内容をそのままコピーし
組織にApexクラスを作成
JWT.apex / JWTBearer.apex / HttpFormBuilder.apex / Vision.apex。
また、APIアクセス系のREADMEの中にある記述に従い、コードをコピー
VisionControllerクラスを作成します。
2.5.ファイルの内容を書き換え
JWTクラスの中にある「jwt.sub = ‘yourname@example.com‘;」という記載の
メールアドレス部分を、組織のアカウント作成時に指定したメールアドレスに差し替えます。
2.6.Visualforceサンプルページの作成
APIアクセス系のREADMEの中にある記述に従い、コードをコピーし
Visualforceのサンプルページを作成します。(名前は自由)
作成したVisualforceサンプルページを表示させて、カエルの画像と、
予測・解析結果が表示されれば成功です。
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