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
- Topics API は公開ディスカッション フェーズを完了し、現在 99% のユーザーが利用できます(最大 100%)。
- Topics API に関するフィードバックを提供するには、トピックの説明機能で問題を作成するか、ウェブ広告ビジネスの改善グループのディスカッションに参加してください。説明には未解決の質問が多くあり、さらに定義が必要です。
- プライバシー サンドボックスのタイムラインには、Topics API とその他のプライバシー サンドボックスの提案の実装タイムラインが記載されています。
- Topics API: 最新情報では、Topics API と実装に対する変更と機能強化について詳しく説明します。
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。
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。Colab を開き、フォルダ アイコンをクリックします。
[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。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。
これにより、以下が実行されます。
- Colab で使用される Python パッケージをインストールします。
tflite
ライブラリと Topics 分類をインストールします。- 分類を定義します。
- 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。
フィードバックを共有
- GitHub: Topics API の説明を読み、API リポジトリで問題の投稿とディスカッションのフォローを行います。
- W3C: 「ウェブ広告ビジネスの改善」グループで、業界のユースケースについてご確認ください。
- お知らせ: メーリング リストへの参加や表示を行います。
- プライバシー サンドボックスのデベロッパー サポート: プライバシー サンドボックス デベロッパー サポート リポジトリで質問したり、ディスカッションに参加したりできます。
- Chromium: 現在 Chrome でテストできる実装について質問がある場合は、Chromium のバグを報告してください。