Salesforce技術ブログ(【Einstein/MetaMind】Predictive Vision で画像認識アプリケーション構築 #1)
ドウモ、ハムスター森です🐹
Spring’17のリリースノートを眺めていたら、
Einsteinについてに記述もチラホラとあったので、ようやっと触ってみることに。
ということで、今回は「Predictive Vision」という画像識別の機能を、
提供されているシナリオに則って体験してみました。
まずは、Apex Quick Startのシナリオを参考に、
サンプルとして紹介されているアプリケーションの構築を練習がてら行ってみます。
ほぼ、↑のサイトにある通りですが…一応目次です。
手順1:自己署名証明書の作成
後述するアカウント登録の際に必要になるため、
事前に、自己署名証明書の作成を行っておきます。
設定→証明書と鍵の管理 から自己署名証明書の作成が行えます。
名前は「einstein」にしましたが、何でも可。
後で使うのでメモしておきましょう。
手順2:Metamindアカウントの登録
下記のURLから、APIを利用するためにMetamindのアカウント登録を行います。
https://api.metamind.io/signup
手順1で作成した自己署名証明書を添付して送信。
ほどなく送信されてくるメールで承認して、準備完了です。
手順3:リモートサイトの設定
リモートサイトを設定しておきます。名前は何でも可。
手順4:サンプルコードの配置
Githubからサンプルコード(Apex)を取得して、環境へ配置。
https://github.com/salesforceidentity/jwt
https://github.com/MetaMind/apex-utils
個別に変更する必要があるのは、VisionController.apex の JSON Web Token の内容。
jwt.cert = 'JWTCert';
↑を、手順1で設定した自己署名証明書の名前に変更。
jwt.sub = 'yourname@example.com';
↑を、手順2で設定したメールアドレスに変更。
以上で、Predictive Visionの利用準備が整いました。簡単過ぎる。
手順5:Visualforceページの実装
手順4まで無事終わったら、動作確認のためのVisualforceページを用意します。
Visualforce/Controllerのサンプルコードは、MetaMind/apex-utilsのREADME.mdに記載があるのでそれを拝借。
プレビューで、確認すると…
サンプル画像(木に乗っているアマガエル)と、
その画像の分析結果が確認できました。
分析の結果としては、
アマガエル:79%、ヒキガエル:19% …etc
ということで、期待通りのようです。
こんな感じの手順で、
確認しつつ約30分ほどでサンプルの再現ができました🐸
次回は、データセットを用意して学習させるシナリオに進みます!