Colab でトピック推論をテストする

Colab を試して、Chrome がホスト名からトピックを推測するために使用する TensorFlow Lite モデルを読み込む方法をご確認ください。

実装ステータス

Colab を実行する

Colab（Colaboratory）は、コード、出力、説明文を組み合わせて 1 つのドキュメントにまとめるデータ分析ツールです。Topics モデル実行デモ Colab を実行して、Topics 分類モデルが、ユーザーがアクセスしたページのホスト名から関心のトピックをどのように推測するかをテストできます。

  1. chrome://topics-internals ページの [Classifier] タブで、Topics API で使用される .tflite ファイルのディレクトリ パスを取得します。オーバーライド リスト override_list.pb.gz は、chrome://topics-internals/ ページの [分類] タブの現在のモデルで確認できます。

    chrome://topics-internals ページ。[分類器] パネルが選択され、tflite ファイルのパスがハイライト表示されている。

  2. Colab を開き、フォルダ アイコンをクリックします。

    Topics API Colab

  3. [アップロード] アイコンをクリックし、model.tflite と override_list.pb.gz をパソコンから Colab にアップロードします。

    Topics API Colab ファイルのアップロード。

  4. その後、[ランタイム] メニューから [すべて実行] を選択して、Colab のすべてのステップを実行できます。

    Topics API Colab ページ。ランタイム メニューで [すべて実行] が選択されている。

これにより、以下が実行されます。

  1. Colab で使用される Python パッケージをインストールします。
  2. tflite ライブラリと Topics 分類をインストールします。
  3. 分類を定義します。
  4. モデル実行デモの各ステップを実行して、2 つのサンプル ドメインで分類がどのように機能するかを示します。

正常に完了した各ステップの横に、緑色のチェックマークが表示されます。（各ステップは、その横にある [Play] ボタンをクリックして個別に実行することもできます）。

定義されたドメインごとに、分類器によって推定されたトピックスコアを確認できます。さまざまなドメインをリストアップして比較してみてください。

次のステップ

広告テクノロジー デベロッパーの方は、Topics API をテストして参加し、Topics API のデモをご覧ください。

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