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サービスを使って学習を行う
サービス（学習）の設定を行うと、サービス機能を使って学習を行う準備が整います。
ここでは具体的に、Windows標準機能のコマンドプロンプトを使った、curlでの学習サービス機能の利用手順を解説します。
まずは、作成した学習サービスの設定を行います。
学習サービスの一覧から利用するサービスを選択し、上図のようなサービス情報画面を開きます。
※学習サービスの作り方は「新規サービスを追加（学習）」をご覧ください。
curlのサンプルコードを確認します。
＜数値データセット等の場合＞
サンプルコードをそのまま使うことはできません。
次の箇所を実際に合わせて変更します。（curlもPythonも変更するパラメータは同様です。）
１．@your_data_name
MatrixFlowにアップロードされている学習したいデータセット名を入力します。
（例：@your_data_name → MatrixFlowに保存されたデータセットの名前）
※学習APIで、MatrixFlowにアップロードされているデータセット以外を指定する事はできません。
▼学習の設定値のパラメータです。調整は、数値のみを変更して下さい。
２．ratio:0.1
テストデータと学習データの比率の設定です。数値を増やすとテストデータが増えます。
＜画像データセット等の場合＞
１．@your_data_name
MatrixFlowにアップロードされている学習したいデータセット名を入力します。
（例：@your_data_name → MatrixFlowに保存されたデータセットの名前）
▼学習の設定値のパラメータです。調整は、数値のみを変更して下さい。
２．learning_rate:0.0001
学習率の設定です。
１回の学習で、どれだけ値を変化させるかを決めます。
３．batch_size:64
バッチサイズの設定です。１回に使うデータの量を決めます
４．epoch:5
エポックの設定です。全体のデータを何回使うかを決めます。
５．ratio:0.01
テストデータと学習データの比率の設定です。数値を増やすとテストデータが増えます。
６．train:10
評価間隔（学習）をどれだけの頻度で更新するか指定する値です。
７．test:30
評価間隔（テスト）をどれだけの頻度で更新するか指定する値です。
＜数値データセット等のコード具体例＞
上の図はサンプルコードを参考に、
外部ソフト（Windows標準のコマンドプロンプト）でコマンドを入力しています。
実行環境により、一部サンプルコードと異なる可能性があります。
■コマンドの意味は以下の通りです。
「学習したいデータセット（@your_data_name）」は「API_tra_Titanic」です。
「テストデータの比率（ratio:0.1）」は「0.1」です。
コマンド入力時に「{“job_id”:～」の返送が確認できたら、実行完了です。
＜画像データセットのコード具体例＞
上の図はサンプルコードを参考に、
外部ソフト（Windows標準のコマンドプロンプト）でコマンドを入力しています。
実行環境により、一部サンプルコードと異なる可能性があります。
■コマンドの意味は以下の通りです。
「学習したいデータセット（@your_data_name）」は「API_tra_Gazou」です。
「学習率（learning_rate:0.0001）」は「0.0001」です。
「バッチサイズ（batch_size:64）」は「64」です。
「エポック（epoch:5）」は「5」です。
「テストデータの比率（ratio:0.1）」は「0.1」です。
「評価間隔（学習）（train:10）」は「10」です。
「評価間隔（テスト）（test:30）」は「30」です。
コマンド入力後に「{“job_id”:～」の返送が確認できたら、実行完了です。
実行したサービスと同一のプロジェクト内の［学習済みAI］に、
目的の学習済みAIが生成されている事が確認できます。
これで、サービス機能を利用した学習は完了です。
データセットの大きさによっては、学習が終わるまでしばらくかかります。
数十分程度時間を置いてから学習済みAIをご確認下さい。
ここではWindows標準機能のコマンドプロンプトを使ってコマンドを入力し、学習サービスを実行する方法を解説しましたが、APIを呼び出すアプリケーションに合わせてAPI URLやシークレットキーなどの設定を行います。