Cloud Machine Learning Engine

크기 및 데이터 유형에 구애받지 않는 머신러닝

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확장 가능한 관리형 머신러닝

Google Cloud Machine Learning Engine은 데이터 유형이나 크기의 제한 없이 작동하는 머신러닝 모델을 간편하게 제작할 수 있는 관리형 서비스입니다. Google 포토에서 Google Cloud Speech에 이르는 다양한 Google 제품이 구동되는 강력한 텐서플로우 프레임워크로 모델을 개발해 보세요. Cloud Machine Learning Engine은 어떤 텐서플로우 모델이든 가져와서 관리 대상 클러스터에서 대규모 학습을 수행할 수 있습니다. 또한 대규모 온라인 및 배치 예측을 위해 학습된 모델을 관리할 수도 있습니다. 수천 명의 사용자와 테라바이트급 규모의 데이터를 지원하는 Google의 글로벌 예측 플랫폼에서 학습된 모델을 즉시 사용할 수 있습니다. 사전 처리를 위해 서비스가 Google Cloud Dataflow에 통합되어 있으므로 Google Cloud Storage, Google BigQuery 및 기타 서비스에서 데이터에 액세스할 수 있습니다.

규모에 맞춘 예측 분석

온라인 및 배치 예측 서비스를 사용하여 학습부터 예측까지 매끄럽게 전환합니다. Google 글로벌 부하 분산에 통합되어 있으므로 머신러닝 애플리케이션을 자동으로 확장하고 전 세계의 사용자에게 도달할 수 있습니다.

간편하게 머신러닝 모델 제작

HyperTune 기능을 사용하면 첨단 최적화 기법으로 모델 학습을 자동 조정하여 더 우수한 결과를 더욱 빠르게 얻을 수 있습니다. 또한 클라우드에서 수천 가지 조정 시도를 관리할 수 있습니다. 이 프로세스를 다른 방법으로 수행하려면 상당한 비용이 듭니다. 개발자는 Cloud ML Engine을 통해 Cloud Datalab을 사용해 모델을 간편하게 제작할 수 있습니다. 데이터 과학자는 데이터를 파악하고, 텐서플로우 모델 그래프를 만들고, 모델을 학습시키고, 모델 품질을 분석할 수 있습니다.

전체 관리형 서비스

GPU 가속이 포함된 확장 가능한 분산 학습 인프라로 대규모 데이터세트를 처리할 수 있습니다. 관리형 서버리스 인프라가 프로비저닝, 확장, 모니터링을 처리하므로 고객이 클러스터를 처리하는 대신 모델 제작에 집중할 수 있습니다.

딥 러닝 기능

Cloud Machine Learning Engine은 모든 텐서플로우 모델을 지원합니다. 매우 다양한 상황에서 데이터 유형에 관계없이 작동하는 모델을 제작하고 사용할 수 있습니다.

Cloud Machine Learning Engine의 특장점

크기 및 데이터 유형에 구애받지 않는 머신러닝

통합
Google 서비스는 함께 작동하도록 설계되었습니다. 기능 처리는 Cloud Dataflow, 데이터 저장소는 Cloud Storage, 모델 생성은 Cloud Datalab과 함께 작동합니다.
샘플 탐색 및 공유
업계 사용 사례에 적합한 머신러닝 샘플을 탐색하고 공유하세요.
HyperTune
모델에 맞는 값을 직접 찾기 위해 많은 시간을 소비하는 대신 HyperTune 기능으로 사전 분포형 매개변수를 자동으로 조정해 성능이 더 우수한 모델을 보다 빠르게 제작할 수 있습니다.
관리형 서비스
인프라에 대해 걱정할 필요 없이 모델 개발과 예측에 집중할 수 있습니다. 관리형 서비스가 모든 리소스 프로비저닝과 모니터링을 자동화합니다.
확장 가능한 서비스
CPU와 GPU를 지원하는 관리형 분산 학습 인프라를 사용해 데이터 크기나 유형에 관계없이 모델을 제작할 수 있습니다. 다수의 노드에서 학습시키거나 병렬로 여러 실험을 실행해 모델 개발 속도를 높여 보세요.
노트북 개발자 환경
Cloud Datalab에 통합된 친숙한 Jupyter 노트북 개발자 환경을 사용해 모델을 만들고 분석할 수 있습니다.
이식 가능한 모델
오픈소스 텐서플로우 SDK를 사용해 샘플 데이터세트에서 로컬로 모델을 학습시키고 규모에 맞게 Google Cloud Platform을 학습에 사용할 수 있습니다. Cloud Machine Learning Engine으로 학습시킨 모델을 다운로드하여 로컬에서 실행하거나 모바일로 통합할 수 있습니다.

"Google Cloud Machine Learning Engine을 통해 위성에서 캡처한 이미지에서 시각적 이상이 있는 부분을 수정하는 속도와 정확도를 향상할 수 있었습니다. 이를 통해 수십 년 동안 지속된 문제가 해결되어 앞으로도 Airbus Defence and Space는 현재 활용 가능한 상업용 지구 관측 데이터 중 가장 포괄적인 범위의 자료를 독보적으로 제공할 수 있게 되었습니다."

- Mathias Ortner Airbus Defence and Space 데이터 분석 및 이미지 처리 책임자

Cloud Machine Learning Engine 가격

Cloud Machine Learning Engine은 ML 모델 학습 및 학습된 모델을 사용한 예측 실행에 대한 비용을 청구합니다. 자세한 가격 정보는 가격 책정 가이드를 참조하세요.

미국 유럽 아시아
학습 - 사전 정의된 확장 등급 - 시간당 가격 학습 - 머신 유형 - 시간당 가격 배치 예측 - 노드 시간당 가격 온라인 예측 - 노드 시간당 가격
BASIC standard
STANDARD_1 large_model
PREMIUM_1 complex_model_s
BASIC_GPU complex_model_m
CUSTOM 확장 등급으로 '커스텀'을 선택하면 학습 작업에 사용되는 가상 머신의 개수와 유형을 제어할 수 있습니다. 머신 유형 표를 참조하세요. complex_model_l
standard_gpu
complex_model_m_gpu
complex_model_l_gpu
standard_p100 (Beta)
complex_model_m_p100 (Beta)
USD 외의 통화로 지불하는 경우 Cloud Platform SKU에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.
Cloud Machine Learning Engine의 이번 출시 버전은 일괄 서비스용으로, 중요도 높은 애플리케이션에서 실시간으로 사용하기 위한 용도가 아닙니다. 자세한 내용은 Cloud Machine Learning Engine SLA 페이지를 참조하세요.