[Vision API] 一秒辨識中卷、軟絲、花枝、魷魚，不再當菜市場冤大頭

這次想要利用 Google Vision API 做一個辨識中卷、軟絲、花枝、魷魚的模型，非常適合沒有太多機器學習知識又需要上菜市場買菜的媽媽們閱讀。（我知道這個交集很可能是 null）

廢話不多說，Vision API 是 Google 開出來的一個服務，可以讓不會自己建立機器學習模型的人，也能輕易地建立一個圖片分類器。

想瞭解一下機器學習的可以看一下這一篇。

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這次練習齁，大概有以下幾個步驟，

1. 申請 GCP 專案並打開 GCP AutoML

2. 蒐集這些十腳軟體動物的圖片

3. 在 GCP 建立一個 storage bucket 並上傳圖片

4. 打開 AutoML 頁面動一動你的手指完成模型

是不是非常簡單啊？

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開始之前，還是建議大家瞭解一下中卷、軟絲、花枝、魷魚以及章魚，有什麼差別，推薦大家看這個。

好！開始第一步，申請 GCP，這邊麻煩大家直接看這個一步一步做。

申請完 GCP 後，還要去 AutoML 網頁確定是否有 Enable API。

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真的很抱歉，複製到這邊，後面的內容，我還是放棄使用 blogspot，麻煩大家還是移駕

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嗚嗚，之後應該也都在 Medium 更新惹。

抱歉抱歉。