Cloud Machine Learning Engine

Aprendizaje automático sin restricciones de datos ni de tamaño

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Aprendizaje automático administrado y escalable

Google Cloud Machine Learning es un servicio administrado para desarrollar fácilmente modelos de aprendizaje automático, sin preocuparte de cosas como el tamaño o el 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 Google Cloud Speech. Desarrolla modelos de cualquier tamaño con nuestra infraestructura administrada y escalable. Una vez preparado, el modelo está listo para usarlo 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 procesado, 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 (actualmente en fase beta) 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 aprendizaje de tus modelos para conseguir mejores resultados, y en menos tiempo. Cloud Datalab permite que los desarrolladores creen modelos fácilmente. 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.
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.

Elemento EE. UU. Europa y Asia
Clústeres de preparación
Nivel básico 0,49 USD por hora 0,54 USD por hora
Nivel estándar 4,90 USD por hora 5,40 USD por hora
Nivel premium 36,75 USD por hora 40,50 USD por hora
Configuración de clústeres personalizada 0,49 USD por hora y unidad de preparación del aprendizaje automático 0,54 USD por hora y unidad de preparación del aprendizaje automático
Nivel GPU básica 1,47 USD por hora 1,62 USD por hora
Solicitudes de predicción
Hasta 100 millones al mes
0,10 USD cada mil
+0,40 USD por nodo y hora
0,11 USD cada mil
+0,44 USD por nodo y hora
Más de 100 millones de solicitudes al mes
0,05 USD cada mil
+0,40 USD por nodo y hora
0,05 USD cada mil
+0,44 USD por nodo y hora
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.

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