AutoML Tables(Beta 版)

自動建構及部署最先進的結構化資料機器學習模型。

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利用機器學習技術,快速處理大量的結構化資料

AutoML Tables 可幫助數據資料學家、分析師及開發人員團隊自動建構及部署最先進的結構化資料機器學習模型,且能讓規模與速度都大幅提升。運用企業資料處理對業務至關重要的工作,例如管理供應鏈、偵測詐欺行為、最佳化商機轉換率及提升顧客終身價值,藉此推動企業轉型。

提升模型品質

提升模型品質

只要按一下滑鼠即可產生最先進的模型,詳情請參閱功能的相關說明。 我們會在 Google 的模型資料庫中自動搜尋結構化資料,以找出最符合您需求的模型,無論是簡單資料集適用的線性/邏輯迴歸模型,還是大型複雜資料集適用的進階深度、集成學習及架構搜尋方法,資料庫中都有。

處理原始狀態的資料

處理原始狀態的資料

AutoML Tables 會自動進行多種表格式資料基元 (例如數字、類別、字串、時間戳記及清單) 的特徵工程作業,還能協助您偵測與處理缺漏值、離群值,以及其他常見資料問題。

輕鬆建構模型

輕鬆建構模型

我們提供無須編寫程式碼的使用介面,能引導使用者完成整個端對端的機器學習生命週期,確保所有團隊成員都能輕鬆建構模型,並且以可靠的方式將這些模型整合到更廣泛的應用領域中。 我們提供豐富的輸入資料和模型行為可解釋性功能,以及用於避免常見錯誤的防護措施。AutoML Tables 也適用於 API 與筆記本環境。

部署方便

輕鬆部署模型並調整規模

AutoML Tables 使用 Google 的低延遲服務基礎架構,不論實際工作負載量多少、服務範圍觸及全球哪些地方,都能讓機器學習模型的部署作業變得極為簡易。

省時

省時

使用 AutoML Tables 後,僅需數天的時間,即可將原始資料轉換成可在實際工作環境中使用的高品質機器學習模型,而不必耗費數月。

省錢

省錢

AutoML Tables 不會每年收取大量的授權費。這項服務是依據運算資源和記憶體用量計費,用多少付多少。

瞭解如何使用 AutoML Tables 將結構化資料化為預測性深入分析結果

AutoML Tables 運作方式

Automl 資料表

AutoML Tables 對業務的助益

運用企業資料以因應眾多關鍵任務挑戰。

零售

零售

成就最高收益

精確預測客戶需求,藉此預先填補產品組合的不足之處,並將產品配送、宣傳及定價最佳化,達到收益最大化的目標。

金融

金融

保險組合最佳化

專注在發生大額索賠及詐欺的可能性,預測投保人保險組合的風險及報酬並加以最佳化。

行銷

行銷

瞭解客戶

您的平均顧客終身價值是多少?使用 AutoML Tables 預測購買價值、購買量、購買頻率、商機轉換機率,以及客戶流失的可能性,讓行銷支出發揮最大效用。

IoT

IoT

維護設備

主動預測資產、裝置和設備的故障情形,用最少的成本確保前述項目以最佳效能運作。

定價

運算與記憶體使用量
訓練 每個帳單帳戶免費使用一次 (限 6 小時)* + 每小時 $19.32 美元
(並行使用 92 部 n1-standard-4 同等機器)
批次預測 每個帳單帳戶免費使用一次 (限 6 小時)* + 每小時 $1.16 美元
(並行使用 5.5 部 n1-standard-4 同等機器)
線上預測 每小時 $0.21 美元
(1 部 n1-standard-4 同等機器)
部署 每 GiB 時數 $0.005 美元 x 9 部機器
(模型複製到 9 部機器以達到低延遲服務的目的)

* 有效期限為第一次訓練起 1 年內。觸發第一次訓練後會新增抵免額 (訓練/預測)。

詳情請參閱定價指南

資源

Google Cloud

開始使用

準備好開始試用 AutoML Tables 了嗎?

自動建構及部署最先進的結構化資料機器學習模型。

這項產品目前仍為 Beta 版。如要進一步瞭解產品推出的各個階段,請參閱這個網頁

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