Cloud Machine Learning Engine

Machine learning per dati di qualsiasi tipo e dimensione

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Tecnologia di machine learning gestita e scalabile

Google Cloud Machine Learning Engine è un servizio gestito che ti permette di creare facilmente modelli di machine learning compatibili con dati di qualsiasi tipo e di qualsiasi dimensione. Crea il tuo modello con l'efficace framework TensorFlow di cui si avvalgono molti prodotti Google, da Google Foto a Google Cloud Speech. Cloud Machine Learning Engine è in grado di addestrare qualsiasi modello TensorFlow su larga scala in un cluster gestito. Può inoltre gestire i modelli addestrati per previsioni in batch e online su larga scala. Il tuo modello addestrato sarà immediatamente disponibile per l'utilizzo con la nostra piattaforma di previsione globale, in grado di supportare migliaia di utenti e TB di dati. Il servizio è integrato con Google Cloud Dataflow per la pre-elaborazione, permettendoti di accedere ai dati di Google Cloud Storage, Google BigQuery e altre piattaforme.

Analisi predittiva su vasta scala

Una transizione immediata dalla formazione alla previsione, garantita dai servizi di previsione in batch e online. L'integrazione con la funzionalità di bilanciamento del carico globale di Google ti permette di scalare automaticamente la tua applicazione di machine learning e raggiungere gli utenti di tutto il mondo.

Creazione semplificata dei modelli di machine learning

HyperTune consente di perfezionare automaticamente l'addestramento del modello per ottenere risultati migliori in modo più rapido tramite l'utilizzo di metodi di ottimizzazione all'avanguardia. Ti permette inoltre di gestire migliaia di esperimenti di ottimizzazione sulla cloud, un processo che altrimenti sarebbe estremamente costoso. Cloud ML Engine consente agli sviluppatori di creare facilmente modelli utilizzando Cloud Datalab. I data scientist possono studiare i dati, creare grafici per i modelli TensorFlow, addestrare i modelli e analizzarne la qualità.

Servizio completamente gestito

Un'infrastruttura di addestramento scalabile e distribuita dotata di accelerazione GPU per i set di dati più ampi. L'infrastruttura serverless gestita si occupa delle operazioni di provisioning, scalabilità e monitoraggio, permettendoti di concentrarti sulla creazione dei modelli anziché sull'amministrazione dei cluster.

Funzionalità di deep learning

Cloud Machine Learning Engine supporta tutti i modelli TensorFlow: puoi quindi creare e utilizzare modelli compatibili con qualsiasi tipologia di dati, in un'ampia gamma di contesti.

Funzionalità di Cloud Machine Learning Engine

Machine learning per dati di qualsiasi tipo e dimensione

Capacità di integrazione
I servizi Google sono progettati nell'ottica dell'interazione. Questa tecnologia interagisce con Cloud Dataflow per l'elaborazione delle funzionalità, Cloud Storage per l'archiviazione dei dati e Cloud Datalab per la creazione dei modelli.
Scopri e condividi esempi
Scopri e condividi i nostri esempi di machine learning pensati per il tuo settore.
HyperTune
Crea più rapidamente modelli con prestazioni migliori ottimizzando automaticamente gli iperparametri con HyperTune, anziché dedicare ore e ore a individuare manualmente i valori più adatti al tuo modello.
Servizio gestito
Concentrati sulla previsione e lo sviluppo dei modelli senza pensare all'infrastruttura. Questo servizio gestito automatizza il monitoraggio e il provisioning di tutte le risorse.
Servizio scalabile
Crea modelli basati su qualsiasi tipo o dimensione di dati utilizzando un'infrastruttura di addestramento distribuita e gestita in grado di supportare CPU e GPU. Accelera lo sviluppo dei modelli effettuando l'addestramento su un ampio numero di nodi o eseguendo più esperimenti in parallelo.
Esperienza di sviluppo di notebook
Crea e analizza i modelli utilizzando la nostra esperienza di sviluppo nel'ambito dei notebook Jupyter, con l'integrazione in Cloud Datalab.
Modelli portatili
Usa l'SDK TensorFlow open source per addestrare i modelli in locale su set di dati di esempio e usa la Google Cloud Platform per l'addestramento su vasta scala. I modelli addestrati utilizzando Cloud Machine Learning Engine possono essere scaricati per l'esecuzione locale o l'integrazione mobile.

"Google Cloud Machine Learning Engine ci ha permesso di migliorare la precisione e la velocità con cui correggiamo le anomalie visive nelle immagini acquisite dai satelliti. Ha risolto un problema che ci accompagnava da decenni. Permetterà a Airbus Defence and Space di continuare a fornire un accesso impareggiabile alla gamma più completa di dati di osservazione della Terra di ambito commerciale disponibili attualmente."

– Mathias Ortner Data Analysis & Image Processing Lead, Airbus Defense & Space

Prezzi di Cloud Machine Learning Engine

Cloud Machine Learning Engine applica il sistema di prezzi previsto per l'addestramento dei modelli di machine learning e per l'esecuzione delle previsioni con i modelli addestrati. Per informazioni più dettagliate sui prezzi, visualizza la guida ai prezzi.

STATI UNITI EUROPA ASIA
Addestramento – Livelli di scalabilità predefiniti – prezzo per ora Addestramento – Tipi di macchine – prezzo per ora Previsione batch – prezzo per ora nodo. Previsione online – prezzo per ora nodo.
BASIC standard
STANDARD_1 large_model
PREMIUM_1 complex_model_s
BASIC_GPU complex_model_m
CUSTOM Se selezioni CUSTOM come livello di scalabilità, puoi controllare il numero e il tipo di macchine virtuali utilizzate per il job di addestramento. Consulta la tabella dei tipi di macchine. complex_model_l
standard_gpu
complex_model_m_gpu
complex_model_l_gpu
standard_p100 (Beta)
complex_model_m_p100 (Beta)
Se la valuta utilizzata per il pagamento è diversa da USD, si applicano i prezzi elencati nella tua valuta negli SKU di Cloud Platform.
Questa release di Cloud Machine Learning Engine è destinata a un servizio in batch e non all'utilizzo in tempo reale in applicazioni critiche. Visita la pagina degli SLA di Cloud Machine Learning Engine per ulteriori informazioni.