Cloud Machine Learning Engine

サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習を実現

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マネージドでスケーラブルな機械学習

Google Cloud Machine Learning は、サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド サービスです。モデルの構築には、Google フォトから Google Cloud Speech まで多くの Google プロダクトを支えている強力な TensorFlow フレームワークを使用できます。Google のスケーラブルなマネージド インフラストラクチャを利用して、あらゆるサイズのモデルを構築できます。トレーニングしたモデルは、何千ものユーザーとテラバイト単位のデータをサポートできる、Google のグローバルな予測プラットフォームですぐにご利用いただけます。このサービスは前処理を行う Google Cloud Dataflow と統合されているため、ユーザーは Google Cloud StorageGoogle BigQuery などのデータにアクセスすることができます。

大規模な予測分析

オンライン(現在ベータ版)およびバッチの予測サービスを使用して、トレーニングから予測へとシームレスに移行できます。Google のグローバルな負荷分散サービスと統合しているため、機械学習アプリケーションを自動的にスケーリングでき、全世界のユーザーに提供できます。

機械学習モデルを簡単に構築

HyperTune を使用することで、モデル トレーニングを自動的に調整し、より優れた結果をより迅速に達成できます。デベロッパーは Cloud Datalab を使用してモデルを簡単に構築できます。データ サイエンティストはデータの把握、TensorFlow でのモデルグラフの作成、モデルのトレーニングと品質の分析を行うことができます。

フルマネージドのサービス

膨大なデータセットに対応するために、GPU アクセラレーションによるスケーラブルな分散型トレーニング インフラストラクチャを実現しました。マネージド型のサーバーレス インフラストラクチャにより、プロビジョニング、スケーリング、モニタリングが処理されるため、ユーザーはクラスタの処理を気にせずにモデルの構築のみに集中できます。

ディープ ラーニング機能

Cloud Machine Learning Engine はあらゆる TensorFlow モデルに対応しており、あらゆる状況のあらゆるデータに対応できるモデルの作成が可能です。

Cloud Machine Learning Engine の特長

サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習を実現

統合
Google サービスは互いに連携するよう設計されています。Cloud Machine Learning は、機能処理に関しては Cloud Dataflow と連携し、データ ストレージに関しては Cloud Storage と連携し、モデル作成に関しては Cloud Datalab と連携します。
HyperTune
HyperTune でハイパーパラメータを自動的に調整して、性能の高いモデルを短時間で構築できるので、モデルに有効な値を手動で見つけるために何時間も費やすことがありません。
マネージド サービス
インフラストラクチャを気にすることなく、モデルの開発と予測に注力できます。リソース プロビジョニングとモニタリングは、すべてマネージド サービスによって自動化されます。
スケーラブルなサービス
CPU と GPU をサポートする分散型のマネージド トレーニング インフラストラクチャにより、あらゆるサイズおよびタイプのデータのモデルを構築できます。多くのノードにまたがってトレーニングしたり、複数のテストを並列で実行したりすることでモデルの開発をスピードアップします。
ノートブックの開発経験
使い慣れた Jupyter ノートブックの開発経験を生かして、Cloud Datalab との統合を利用して、モデルの作成と分析を行えます。
ポータブル モデル
オープンソースの TensorFlow SDK を使用して、モデルをサンプル データセット上でローカルにトレーニングできます。また、Google Cloud Platform を使用して大規模なトレーニングも行うことができます。Google Cloud Machine Learning でトレーニングしたモデルをダウンロードして、ローカルで実行したり、モバイル統合したりできます。

「Google Cloud Machine Learning Engine により、衛星から取得した画像の視覚的異常を修正する精度やスピードを向上できました。何十年も続いていた問題が解決されました。これにより、Airbus Defence and Space 社は現在入手可能な最も包括的な範囲の商用地球観測データに無類のアクセスを提供し続けることができます。」

— Mathias Ortner 氏 Airbus Defense & Space 社、データ分析および画像処理チームのリーダー

Cloud Machine Learning Engine の料金

Cloud Machine Learning Engine の料金は、ML モデルのトレーニングと、トレーニング済みモデルによる予測の実行に対して発生します。詳しい料金情報については、料金ガイドをご覧ください。

アイテム 米国 ヨーロッパ / アジア
クラスタのトレーニング
基本階層 $0.49/時 $0.54/時
標準階層 $4.90/時 $5.40/時
プレミアム階層 $36.75/時 $40.50/時
カスタム クラスタ構成 ML トレーニング ユニットごとに $0.49/時 ML トレーニング ユニットごとに $0.54/時
基本 GPU 階層 $1.47/時 $1.62/時
予測リクエスト
1 か月ごとに 1 億回まで
1,000 回あたり $0.10
+$0.40/ノード時間
1,000 回あたり $0.11
+$0.44/ノード時間
1 か月ごとに 1 億回を超えるリクエスト
1,000 回あたり $0.05
+$0.40/ノード時間
1,000 回あたり $0.05
+$0.44/ノード時間
Cloud Machine Learning Engine のこのリリースはバッチサービスとして使われることを意図しており、クリティカルなアプリケーションでリアルタイムに使用されることを意図していません。詳しくは、Cloud Machine Learning Engine SLA ページをご覧ください。