Preisgestaltung

8.9

Preisprofil für Google Cloud AutoML

Cloud AutoML ist eine Suite von Produkten für maschinelles Lernen, die es Entwicklern mit begrenzten Kenntnissen im Bereich des maschinellen Lernens ermöglicht, hochwertige Modelle zu trainieren, die speziell auf ihre geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten sind, indem sie die hochmoderne Transfer-Learning- und Neural Architecture Search-Technologie von Google nutzt.

Wichtigste Erkenntnisse

Erstellung benutzerdefinierter Modelle

Google Cloud AutoML ermöglicht es Nutzern, benutzerdefinierte Modelle zu erstellen, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind, von der Bilderkennung bis zur Textanalyse, ohne dass sie komplexen Code schreiben müssen. Es automatisiert einen Großteil des Modelltrainings, einschließlich der Datenvorverarbeitung, des Feature-Engineerings und der Abstimmung der Hyperparameter.

AutoML-Vision

Für Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsaufgaben, die es Ihnen ermöglichen, Modelle für die benutzerdefinierte Bilderkennung zu trainieren, ohne dass Sie ein Experte für Computer Vision sein müssen.

Datenbeschriftung

AutoML Data Labeling hilft bei der Beschriftung großer Datensätze durch aktives Lernen, um die unsichersten Datenpunkte für die menschliche Überprüfung zu priorisieren. Außerdem lässt es sich mit Google Cloud Storage integrieren, um Datensätze sicher und effizient zu speichern und zu verwalten.

Produktübersicht

Google Cloud AutoML ist eine Suite von Produkten für maschinelles Lernen (ML), die es Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte, qualitativ hochwertige Modelle zu erstellen, ohne tiefgreifende Kenntnisse in ML zu benötigen. AutoML basiert auf Googles TensorFlow- und Google Cloud AI-Technologien und vereinfacht den Prozess des Trainings, der Optimierung und des Einsatzes benutzerdefinierter Modelle für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Analyse strukturierter Daten.

AutoML wurde entwickelt, um maschinelles Lernen für Unternehmen und Entwickler zugänglicher zu machen, die über kein spezielles Fachwissen in den Bereichen Data Science oder ML verfügen, aber dennoch die Leistungsfähigkeit von benutzerdefinierten KI-Modellen für ihre spezifischen Anwendungsfälle nutzen möchten.

INSIGHTS

Unsere Erkenntnisse über die Preisgestaltung von Red Hat

01

Kostenloser Versuch

02

Preisinformationen sind nicht öffentlich zugänglich

03

$300 Gratis-Guthaben und 20+ immer kostenlose Produkte

Verfügbare Preismodelle

Wie viel kostet Google Cloud AutoML?

Google Cloud AutoML veröffentlicht seine Preise nicht auf seiner Website, da die Kosten von Faktoren wie der Unternehmensgröße, den ausgewählten Produkten und spezifischen Anforderungen abhängen können. Sie können Ihre Kosten mit unserem Preiskalkulator schätzen oder uns kontaktieren, um ein Angebot für Ihr Unternehmen zu erhalten.

Was Nutzer über die Preise von Google Cloud AutoML sagen

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Geprüfter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen

Das ist eine Menge von Diensten und ich mag besonders die Protokollierung.

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Geprüfter Benutzer im Militär

Das Tool hat die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen erleichtert, die wir in anderen Anwendungen einsetzen.

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Geprüfter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen

Traditionell bestand das Hauptproblem mit ml apis darin, dass die Dienste für den Unternehmenseinsatz zu allgemein waren. Automl ermöglicht es uns, ml api-Dienste in einem Unternehmenskontext zu nutzen, indem die Ergebnisse auf die spezifischen Anforderungen des Anwendungsfalls zugeschnitten werden.

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Ravi P.

Das Google AutoML-Kit ist eine der besten Plattformen für Entwickler von maschinellem Lernen, da der Hauptvorteil darin besteht, dass es von Google stammt und ML stark von Google beeinflusst wird. Auf diese Weise bietet das AutoML-Kit von Google sehr anspruchsvolle ML-Techniken und Algorithmen. Darüber hinaus sind Leistung und Genauigkeit der AutoML-Algorithmen weitaus besser als bei anderen ML-Plattformen. Das Erstellen und Trainieren eines Modells für ein bestimmtes Problem ist sehr einfach und schnell. Die AutoML-Algorithmen und -Techniken von Google können problemlos große und komplexe Daten verarbeiten, und da sie sich in der Cloud befinden, erhalte ich eine extrem gute GPU-Unterstützung, die mich sonst Tausende von Dollar kosten würde. Das macht wirklich einen Unterschied in der Art und Weise, wie ich ML-Anwendungen entwickle.

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Geprüfter Benutzer in der Forschung

AutoML von Google minimiert die manuelle Abstimmung der Hyperparameter von Algorithmen des maschinellen Lernens, wie z. B. neuronalen Netzen und tiefen Netzen, auf nahezu Null. Ausgehend von einem Datensatz von Interesse nimmt AutoML den Datensatz von Interesse von den Nutzern und bestimmt eine hochleistungsfähige Netzwerkarchitektur.

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Geprüfter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen

Das ist eine Menge von Diensten und ich mag besonders die Protokollierung.

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Ravi P.

Das Google AutoML-Kit ist eine der besten Plattformen für Entwickler von maschinellem Lernen, da der Hauptvorteil darin besteht, dass es von Google stammt und ML stark von Google beeinflusst wird. Auf diese Weise bietet das AutoML-Kit von Google sehr anspruchsvolle ML-Techniken und Algorithmen. Darüber hinaus sind Leistung und Genauigkeit der AutoML-Algorithmen weitaus besser als bei anderen ML-Plattformen. Das Erstellen und Trainieren eines Modells für ein bestimmtes Problem ist sehr einfach und schnell. Die AutoML-Algorithmen und -Techniken von Google können problemlos große und komplexe Daten verarbeiten, und da sie sich in der Cloud befinden, erhalte ich eine extrem gute GPU-Unterstützung, die mich sonst Tausende von Dollar kosten würde. Das macht wirklich einen Unterschied in der Art und Weise, wie ich ML-Anwendungen entwickle.

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Geprüfter Benutzer im Militär

Das Tool hat die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen erleichtert, die wir in anderen Anwendungen einsetzen.

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Geprüfter Benutzer in der Forschung

AutoML von Google minimiert die manuelle Abstimmung der Hyperparameter von Algorithmen des maschinellen Lernens, wie z. B. neuronalen Netzen und tiefen Netzen, auf nahezu Null. Ausgehend von einem Datensatz von Interesse nimmt AutoML den Datensatz von Interesse von den Nutzern und bestimmt eine hochleistungsfähige Netzwerkarchitektur.

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Geprüfter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen

Traditionell bestand das Hauptproblem mit ml apis darin, dass die Dienste für den Unternehmenseinsatz zu allgemein waren. Automl ermöglicht es uns, ml api-Dienste in einem Unternehmenskontext zu nutzen, indem die Ergebnisse auf die spezifischen Anforderungen des Anwendungsfalls zugeschnitten werden.

Google Cloud AutoML Preisgestaltung Bewertung

Integration mit Google Cloud: 4.8/5

AutoML wurde auf der Google Cloud Platform (GCP) entwickelt und lässt sich mit anderen Google Cloud-Diensten wie BigQuery, Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Functions und AI Hub für durchgängige ML-Workflows integrieren.

Leistung: 4.8/5

AutoML nutzt die hochmoderne KI-Infrastruktur von Google, um sicherzustellen, dass die Modelle für Genauigkeit und Geschwindigkeit optimiert sind. AutoML Vision und AutoML Tables von Google übertreffen nachweislich in vielen Fällen herkömmliche maschinelle Lerntechniken und liefern bessere Ergebnisse bei minimaler Anpassung.

Skalierbarkeit: 4.9/5

Mit AutoML trainierte Modelle können problemlos skaliert werden, um große Datenmengen und hochfrequente Vorhersagen zu verarbeiten, wobei die robuste Infrastruktur von Google Cloud genutzt wird. AutoML lässt sich in Google Cloud AI Prediction integrieren, um skalierbare Lösungen für Echtzeit- oder Batch-Vorhersagen anzubieten.

FAQ zur Preisgestaltung von Google Cloud AutoML

Muss ich ein Experte für maschinelles Lernen sein, um AutoML nutzen zu können?

Nein, Google Cloud AutoML ist so konzipiert, dass auch Nutzer mit wenig oder gar keiner Erfahrung im maschinellen Lernen Zugang haben. Die Plattform bietet eine no-code Schnittstelle, die das Hochladen von Daten, das Trainieren von Modellen und die Auswertung der Ergebnisse vereinfacht. Für fortgeschrittene Nutzer bietet sie auch Zugang zu TensorFlow und anderen Frameworks.

Wie geht AutoML mit der Vorverarbeitung von Daten um?

AutoML automatisiert die Datenvorverarbeitung, einschließlich Bereinigung, Umwandlung und Merkmalsextraktion, als Teil des Trainingsprozesses. Es übernimmt viele der komplexen Aufgaben, die in der Regel in Workflows für maschinelles Lernen erforderlich sind, sodass die Benutzer die Daten nicht manuell für das Training vorbereiten müssen.

Was ist das Preismodell für Google Cloud AutoML?

Google Cloud AutoML verwendet ein Preismodell, bei dem die Gebühren nach dem Prinzip "pay-as-you-go" berechnet werden. Die Gebühren basieren auf:

- Trainingszeit (wie lange es dauert, ein Modell zu trainieren)
- Vorhersageanforderungen (Echtzeit- oder Batch-Inferenz)
- Speicherung (Kosten für die Speicherung von Modellen und Datensätzen)

Kann ich AutoML für Echtzeit-Vorhersagen verwenden?

Ja, Google Cloud AutoML unterstützt Echtzeit-Vorhersagen durch AI Prediction. Sobald Ihr Modell trainiert ist, können Sie es in der Google Cloud-Infrastruktur bereitstellen und für Echtzeit-Vorhersagen über eine API verwenden.