Cloud Machine Learning Engine

Aprendizaje automático sin restricciones de datos ni de tamaño

Pruébalo gratis

Aprendizaje automático administrado y escalable

Google Cloud Machine Learning Engine es un servicio administrado que te permite desarrollar fácilmente modelos de aprendizaje automático, sin preocuparte del tamaño o del tipo de datos. Crea tu propio modelo con el potente framework de TensorFlow, la misma tecnología que utilizamos en muchos de nuestros productos, como Google Fotos o la API Speech de Google Cloud. Cloud Machine Learning Engine es compatible con cualquier modelo de TensorFlow y puede realizar preparaciones a gran escala en clústeres administrados. Además, puede gestionar los modelos preparados para realizar predicciones online y en lote. Una vez preparado, el modelo estará listo para utilizarse en nuestra completa plataforma de predicción, capaz de procesar miles de usuarios y terabytes de datos. Gracias a la integración de este servicio en Google Cloud Dataflow para llevar a cabo las tareas previas al procesamiento, puedes acceder a los datos ubicados en otros servicios, como Google Cloud Storage o Google BigQuery.

Análisis predictivo a escala

Disfruta de una transición impecable entre las fases de preparación y de predicción con nuestros servicios online y de predicción por lotes. Además, gracias a la integración con el balanceo de carga global de Google, puedes escalar de forma automática tu aplicación de aprendizaje automático para llegar a usuarios de todo el mundo.

Desarrolla fácilmente modelos de aprendizaje automático

Con HyperTune puedes ajustar automáticamente el proceso de preparación de tus modelos para conseguir mejores resultados más rápido mediante los métodos de optimización más punteros. También te permite administrar miles de experimentos de ajuste en la nube. De otro modo, este proceso sería extremadamente costoso. Cloud Machine Learning Engine permite a los desarrolladores crear modelos más fácilmente con Cloud Datalab. Los científicos de datos también son capaces de interpretar la información que recopilan, preparar sus propios modelos, analizar la calidad de estos y crear gráficos con TensorFlow a partir de ellos.

Servicio completamente administrado

Disfruta de una infraestructura de aprendizaje escalable, distribuida y con aceleración de la GPU para los conjuntos de datos de mayor tamaño. La infraestructura administrada y sin servidores se encarga de las tareas de aprovisionamiento, escalado y supervisión. De este modo, puedes centrarte en desarrollar modelos en lugar de tener que administrar los clústeres.

Opciones de aprendizaje profundo

Cloud Machine Learning Engine es compatible con todos los modelos de TensorFlow. Es decir, te permite crear modelos, y usarlos con cualquier tipo de datos y en una amplia variedad de situaciones.

Características de Cloud Machine Learning Engine

Aprendizaje automático sin restricciones de datos ni de tamaño

Integrado
Los servicios de Google están diseñados para complementarse. Puedes usar Machine Learning con Cloud Dataflow para procesar funciones, con Cloud Storage para almacenar datos y con Cloud Datalab para crear modelos.
Descubrimiento y uso compartido de ejemplos
Descubre y comparte los ejemplos de Machine Learning Engine orientados al caso práctico concreto de tu sector.
HyperTune
Ajusta automáticamente los hiperparámetros con HyperTune para crear modelos más eficaces. Y en menos tiempo, pues no tienes que buscar durante horas valores que sirvan para tu modelo.
Servicio administrado
El servicio administrado supervisa y gestiona los recursos de manera automatizada. De este modo, puedes dejar de preocuparte de la infraestructura, y centrarte en las tareas de desarrollo y predicción.
Servicio escalable
Crea modelos a partir de datos de cualquier tipo y tamaño con una infraestructura de aprendizaje distribuida y administrada compatible con CPUs y GPUs. Los modelos se desarrollan más rápido porque los preparas en varios nodos a la vez y llevas a cabo distintos experimentos en paralelo.
Experiencia de desarrollo en bloc de notas
Crea modelos y analízalos mediante el desarrollo en bloc de notas que ofrece Jupyter. Además, se integra con Cloud Datalab.
Modelos transferibles
Con el SDK de TensorFlow de código abierto puedes preparar modelos de forma local con conjuntos de datos de muestra y utilizar Google Cloud Platform para prepararlos a escala. Dispones de la opción de descargar los modelos preparados con Cloud Machine Learning Engine para ejecutarlos localmente o integrarlos en el canal móvil.

"Google Cloud Machine Learning Engine nos permitió corregir las anomalías visuales en las imágenes capturadas por nuestros satélites de forma más rápida y precisa. Gracias a él, pudimos solucionar un problema que llevábamos arrastrando décadas. Con esta solución, Airbus Defence & Space podrá seguir ofreciendo un acceso sin parangón al conjunto de datos de observación terrestre comercial más completo que existe."

— Mathias Ortner Director de Análisis de Datos y Procesamiento de Imágenes de Airbus Defense & Space

Precio de Cloud Machine Learning Engine

Cloud Machine Learning Engine aplica cargos por preparar modelos de aprendizaje automático y hacer predicciones con modelos ya preparados. Consulta la guía de precios para obtener información más detallada.

EE. UU. EUROPA ASIA
Preparación: niveles de escalabilidad predefinidos (precio por hora) Preparación: tipos de máquinas (precio por hora) Predicción en lote (precio por hora de nodo) Predicción online (precio por hora de nodo)
BASIC standard
STANDARD_1 large_model
PREMIUM_1 complex_model_s
BASIC_GPU complex_model_m
CUSTOM Si seleccionas un nivel de escalabilidad personalizado, podrás controlar el número y el tipo de máquinas virtuales que se utilizan para la tarea de preparación. Consulta la tabla de tipos de máquinas. complex_model_l
standard_gpu
complex_model_m_gpu
complex_model_l_gpu
standard_p100 (Beta)
complex_model_m_p100 (Beta)
Si pagas en una moneda que no sea el dólar estadounidense, se aplicarán los precios que figuran para tu divisa en los SKU de Cloud Platform.
Esta versión de Cloud Machine Learning Engine está pensada como un servicio por lotes, no para utilizarse en tiempo real en aplicaciones esenciales. Visita la página que contiene el acuerdo de nivel de servicio de Cloud Machine Learning Engine para obtener más información.