C# 如何以编程方式训练我的Google Cloud AutoML自定义模型？

我正在设置一个.NET web应用程序来识别随机对象。我建立了一个自定义模型，有大约500个带标签的图像，并且能够通过RESTAPI成功地获得图像的预测

但我如何才能添加到模型的数据集中，并使用上传/发送用于预测的新图像对其进行训练

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例如，用户上传某物的照片，而模型无法准确预测它是什么（例如，最高分数<50），因此提示用户选择一个标签来识别它，然后它将带有标签的图像添加到模型中进行培训。

我们正努力使这样的用例变得简单，但目前，您需要围绕此构建一些服务。例如，您可以创建一个GCF来接受您的请求，将其转发到CloudML引擎，将请求和响应发送到BigQuery（包括“分数”），然后返回最终响应。然后，您可以设置一个Cloud Composer管道，该管道将定期重新训练模型。

您需要采取以下步骤：

将图像文件上传到谷歌云存储，在bucket

-vcm

在同一个bucket下上传一个到Google云存储，内容如下：

gs://-vcm/，

调用导入CSV文件

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现在，您的数据集将更新为带有标签的新图像。您可以打电话给培训中心培训新型号。

如果您不介意的话，我想问几个问题；你能给我们发电子邮件到cloudml吗-feedback@google.com?