AutoML Tables^bèta

Ontwerp en implementeer geavanceerde ML-modellen automatisch op basis van gestructureerde gegevens.

Snelle machine learning met gestructureerde gegevens op grote schaal

Met AutoML Tables kan uw volledige team datawetenschappers, analisten en ontwikkelaars automatisch, veel sneller en op grotere schaal geavanceerde ML-modellen (machine learning) op basis van gestructureerde gegevens ontwerpen en implementeren. Transformeer uw bedrijf door uw zakelijke gegevens te gebruiken voor belangrijke processen, zoals beheer van de toeleveringsketen, fraudedetectie, leadconversieoptimalisatie en verbetering van de lifetime value van klanten.

Verbeterde modelkwaliteit

Maak met één klik geavanceerde modellen (bekijk de kenmerken voor meer details). We zoeken automatisch in de beschikbare modellen van Google naar gestructureerde gegevens om het beste model voor uw situatie te vinden, variërend van lineaire/logistieke regressiemodellen voor eenvoudigere datasets tot geavanceerde, diepe, gecombineerde modellen met een eigen architectuur voor zoekmethoden voor grotere, complexere datasets.

Gaat op een natuurlijke manier met gegevens om

AutoML Tables automatiseert feature engineering voor een groot aantal tabelgegevenstypen, zoals getallen, klassen, tekenreeksen, tijdstempels en lijsten. Het helpt u om ontbrekende en afwijkende waarden en andere problemen met gegevens te detecteren en op te lossen.

Eenvoudig te ontwerpen modellen

Onze interface zonder code helpt gebruikers om een volledige end-to-end machinelearning-levenscyclus te doorlopen, waardoor iedereen in uw team gemakkelijk modellen kan ontwerpen en deze in grotere apps kan opnemen. Daarnaast bieden we uitgebreide functionaliteit om gegevens in te voeren en modelgedrag uit te leggen en bieden we handvatten om veelvoorkomende fouten te voorkomen. AutoML Tables is ook beschikbaar in API- en notebookomgevingen (kladblokomgevingen).

Eenvoudig te implementeren en te schalen modellen

AutoML Tables gebruikt de infrastructuur met korte wachttijd van Google. Hierdoor kunt u zeer eenvoudig machinelearning-modellen implementeren, ongeacht de grootte van de productietaken of het wereldwijde bereik.

Tijdbesparing

Dankzij AutoML Tables heeft u in plaats van maanden slechts enkele dagen nodig om onbewerkte gegevens om te zetten in hoogwaardige en voor productie geschikte ML-modellen.

Geldbesparing

Voor AutoML Tables betaalt u geen hoge jaarlijkse licentiekosten. De prijs is gebaseerd op het gebruik van rekenkracht en geheugen, dus u betaalt alleen voor wat u daadwerkelijk gebruikt.

Ontdek hoe u AutoML Tables kunt gebruiken om uw gestructureerde gegevens om te zetten in voorspellende inzichten

Zo werkt AutoML Tables

Dankzij de snelheid, precisie en schaal van AutoML Tables kon Fox Sports miljoenen cricketfans in Australië op een nieuwe manier bedienen. We hebben ons model getraind met de verschillende variabelen van eerdere cricketwedstrijden. Hierdoor konden we 5 minuten voordat een wicket zou vallen, voorspellen dat dit zou gaan gebeuren. Deze nieuwe functie werd een belangrijk onderdeel van onze marketingstrategie. We hebben AutoML geïntegreerd met App Engine en Cloud Dataflow om een transformatie teweeg te brengen in elk klantcontactpunt. We hebben cricket op een ongekende manier in beeld gebracht en de betrokkenheid van onze gebruikers nam toe tot 140% ten opzichte van het branchegemiddelde. Doordat we in onze marketing op het juiste moment op de juiste plaats met fans konden communiceren, steeg het aantal abonnees per bestede dollar met 150%.
Chris Pocock, Marketing Director, Fox Sports

Met AutoML Tables kunnen we voorspellen hoe gebruikers zich in ons Harry Potter-spel zullen gedragen. We hebben meer dan een miljoen unieke gebruikers en we kunnen hun spelgedrag binnen 3 dagen na het installeren van de app voorspellen. Vervolgens kunnen we met Google AdWords de spelers targeten die volgens ons betalende gebruikers op ons platform worden. Daardoor worden onze reclamebudgetten efficiënter besteed en stijgt onze omzet.
Joshua Clark, Lead Data Scientist, Jam City

Dankzij AutoML Tables kan de Indiana University (IU) experimenteren met bestaand werk en dit heeft geleid tot indrukwekkende resultaten. De voorspellingen voor gegevens buiten de steekproef in deze kant-en-klare oplossing waren uiterst nauwkeurig, zeker gezien het gebrek aan structuur van de modellen. AutoML biedt snel gegevensanalyses en -inzichten waarover we eerder pas na weken konden beschikken. Dankzij de intuïtieve webinterface en de directe integratie met BigQuery kunnen voorspellende modellen aanzienlijk sneller voor de hele universiteit worden getraind en geïmplementeerd. IU is van plan om deze service te blijven gebruiken voor toekomstige analyse-initiatieven, zodat IU-projecten sneller en op grotere schaal kunnen worden gerealiseerd.
Ben Motz, Faculty Fellow for Academic Analytics, University Information Technology Services, Indiana University

Met behulp van Google AutoML Tables hebben we de modellen voor onze internationale bestellingen uitgebreid. Met deze modellen bedienen we honderden van onze verkopers in de detailhandel en hebben we de fraudedetectie aanzienlijk kunnen verbeteren. Onze IT-technici waren in staat om binnen 2 weken zeer nauwkeurige modellen te ontwikkelen en in te zetten, wat normaal gesproken maanden zou duren. We kijken ernaar uit om AI met Google AutoML Tables breder in te zetten. We willen deze technologie niet alleen beschikbaar maken voor onze datawetenschappers, maar ook voor onze technische teams over de hele wereld.
Olga Lagunova, Chief Data and Analytics Officer, Pitney Bowes

Dankzij AutoML Tables kunnen we eenvoudiger en sneller ML-modellen samenstellen waarmee we relevante bedrijfsproblemen kunnen oplossen. We verwachten de automatische waarborg van ziektekostenverzekeringen met deze technologie te verhogen van 55% naar 80% en de zorgkosten met nog eens 10% te verlagen vanwege een nauwkeurigere detectie van frauduleuze claims. De interface is zo eenvoudig in gebruik dat het grootste deel van ons team nu zelf aangepaste modellen kan maken, wat de schaarste aan hoog opgeleide datawetenschappers minder acuut maakt.
Enrique Ibarra, CIO, GNP Seguros

Als Braziliaans bedrijf dat voornamelijk online actief is en polissen voor auto-, woning- en levensverzekeringen aanbiedt op maandbasis, is het belangrijk om onze marketinginvesteringen te optimaliseren om klanten beter te kunnen targeten. Met AutoML Tables kunnen we de lifetime value van klanten van autoverzekeringen in verschillende stadia van de trechter voorspellen, waardoor we de acquisitiekosten kunnen verlagen en het klantbehoud kunnen vergroten. Ons team raakte al snel vertrouwd met de gebruikersinterface en de resulterende modellen waren vaak nauwkeuriger dan onze eigen ML-modellen.
Thais Presutto Business Intelligence Manager, Youse

AutoML Tables en uw bedrijf

Gebruik uw zakelijke gegevens om een scala van cruciale uitdagingen aan te pakken.

Detailhandel

Maximaliseer uw opbrengst

Voorspel de klantvraag beter zodat u tijdig de hiaten in uw portfolio kunt dichten en uw opbrengst kunt maximaliseren met een geoptimaliseerde productdistributie en de juiste promoties en prijzen.

Financiële dienstverlening

Optimaliseer uw portfolio

Voorspel en optimaliseer de risico's en resultaten van uw verzekeringnemers door het risico van grote claims en fraude in kaart te brengen.

marketing

Begrijp uw klant

Wat is de gemiddelde lifetime value van uw klant? Benut uw marketinguitgaven optimaal en gebruik AutoML Tables om een schatting te maken van de waarde, het volume en de frequentie van aankopen, de kans op leadconversie en het risico van gebruikersverloop.

IoT

Beheer uw inventaris

Anticipeer proactief op uitval van items, apparaten en installaties, en zorg ervoor dat uw machines optimaal presteren tegen minimale kosten.

Prijzen

	Gebruik van rekenkracht en geheugen
Training	6 uur gratis eenmalig gebruik (per factureringsaccount)* + $ 19,32 per uur (92 machines gelijkwaardig aan n1-standard-4 die parallel worden gebruikt)
Batchvoorspelling	6 uur gratis eenmalig gebruik (per factureringsaccount)* + $ 1,16 per uur (5,5 machines gelijkwaardig aan n1-standard-4 die parallel worden gebruikt)
Online voorspelling	$ 0,21 per uur (1 machine die gelijkwaardig is aan n1-standard-4)
Implementatie	$ 0,005 per GiB-uur x 9 machines (model gerepliceerd naar 9 machines voor een korte wachttijd)

^* Eén jaar geldig vanaf de eerste training. Credits (training/voorspellingen) worden toegevoegd zodra de eerste training wordt geactiveerd.

Bekijk het prijsoverzicht voor gedetailleerdere informatie.

Hulpbronnen

Beginnershandleiding voor AutoML Tables

Documentatie voor AutoML Tables

Klaar om AutoML Tables uit te proberen?