Note de tarification

8.9

Profil de prix de Google Cloud AutoML

Cloud AutoML est une suite de produits d'apprentissage automatique qui permet aux développeurs disposant d'une expertise limitée en matière d'apprentissage automatique de former des modèles de haute qualité spécifiques à leurs besoins commerciaux, en tirant parti de l'apprentissage par transfert de pointe de Google et de la technologie de recherche d'architecture neuronale.

Principaux enseignements

Création de modèles personnalisés

Google Cloud AutoML permet aux utilisateurs de construire des modèles personnalisés adaptés à leurs besoins spécifiques, de la reconnaissance d'images à l'analyse de texte, sans avoir à écrire de code complexe. Il automatise une grande partie du processus d'apprentissage des modèles, notamment le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques et le réglage des hyperparamètres.

Vision AutoML

Pour les tâches de classification d'images et de détection d'objets, ce qui vous permet de former des modèles de reconnaissance d'images personnalisés sans avoir besoin d'être un expert en vision par ordinateur.

Étiquetage des données

AutoML Data Labeling aide à étiqueter les grands ensembles de données en utilisant l'apprentissage actif pour donner la priorité aux points de données les plus incertains pour l'examen humain. Il s'intègre également à Google Cloud Storage pour stocker et gérer les ensembles de données de manière sécurisée et efficace.

Aperçu du produit

Google Cloud AutoML est une suite de produits d'apprentissage machine (ML) qui permet aux développeurs de créer des modèles personnalisés de haute qualité sans avoir besoin de connaissances approfondies en ML. Basé sur les technologies Google TensorFlow et Google Cloud AI, AutoML simplifie le processus de formation, d'optimisation et de déploiement de modèles personnalisés pour des tâches telles que la classification d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et l'analyse de données structurées.

AutoML est conçu pour rendre l'apprentissage automatique plus accessible aux entreprises et aux développeurs qui ne disposent pas d'une expertise spécialisée dans la science des données ou l'apprentissage automatique, mais qui souhaitent néanmoins exploiter la puissance des modèles d'IA personnalisés pour leurs cas d'utilisation spécifiques.

REGARDS

Notre point de vue sur la tarification de Red Hat

01

Essai gratuit

02

Les informations sur les prix ne sont pas accessibles au public

03

$300 de crédits gratuits et plus de 20 produits toujours gratuits

Modèles de tarification disponibles

Combien coûte Google Cloud AutoML ?

Google Cloud AutoML ne divulgue pas publiquement ses tarifs sur son site Web, car les coûts peuvent varier en fonction de facteurs tels que la taille de l'entreprise, les produits sélectionnés et les besoins spécifiques. Vous pouvez estimer vos coûts à l'aide de notre calculateur de prix ou nous contacter pour obtenir un devis pour votre organisation.

Ce que les utilisateurs disent de Google Cloud AutoML pricing

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Verified User in Information Technology and Services

Il offre de nombreux services et j'apprécie particulièrement l'enregistrement des données.

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Utilisateur vérifié dans l'armée

L'outil a facilité la création de modèles d'apprentissage automatique que nous utilisons dans d'autres applications.

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Verified User in Information Technology and Services

Traditionnellement, le principal problème des apis ml est que les services sont trop génériques pour une utilisation en entreprise. Automl nous permet enfin d'utiliser les services de l'api ml dans un contexte d'entreprise en adaptant les résultats aux besoins spécifiques du cas d'utilisation.

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Ravi P.

Le kit AutoML de Google est l'une des meilleures plateformes pour les développeurs d'apprentissage automatique, car son principal avantage est qu'il provient de Google et que l'apprentissage automatique est fortement influencé par Google. Ainsi, le kit AutoML de Google fournit des techniques et des algorithmes d'apprentissage automatique très sophistiqués. En outre, les performances et la précision des algorithmes AutoML sont bien meilleures que celles des autres plateformes de ML. Il est très facile et rapide de créer et d'entraîner le modèle de n'importe quel problème spécifique. Les algorithmes et les techniques de Google AutoML peuvent facilement traiter des données complexes et volumineuses et, comme ils sont sur le cloud, je bénéficie d'un très bon support GPU qui m'aurait plutôt coûté des milliers d'euros. Cela fait vraiment la différence dans la façon dont je développe des applications de ML.

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Utilisateur vérifié dans le domaine de la recherche

AutoML de Google minimise l'ajustement manuel des hyperparamètres des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les réseaux neuronaux et les réseaux profonds, pour les ramener à un niveau proche de zéro. Étant donné un ensemble de données d'intérêt, AutoML prend l'ensemble de données d'intérêt des utilisateurs et détermine une architecture de réseau très performante.

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Verified User in Information Technology and Services

Il offre de nombreux services et j'apprécie particulièrement l'enregistrement des données.

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Ravi P.

Le kit AutoML de Google est l'une des meilleures plateformes pour les développeurs d'apprentissage automatique, car son principal avantage est qu'il provient de Google et que l'apprentissage automatique est fortement influencé par Google. Ainsi, le kit AutoML de Google fournit des techniques et des algorithmes d'apprentissage automatique très sophistiqués. En outre, les performances et la précision des algorithmes AutoML sont bien meilleures que celles des autres plateformes de ML. Il est très facile et rapide de créer et d'entraîner le modèle de n'importe quel problème spécifique. Les algorithmes et les techniques de Google AutoML peuvent facilement traiter des données complexes et volumineuses et, comme ils sont sur le cloud, je bénéficie d'un très bon support GPU qui m'aurait plutôt coûté des milliers d'euros. Cela fait vraiment la différence dans la façon dont je développe des applications de ML.

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Utilisateur vérifié dans l'armée

L'outil a facilité la création de modèles d'apprentissage automatique que nous utilisons dans d'autres applications.

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Utilisateur vérifié dans le domaine de la recherche

AutoML de Google minimise l'ajustement manuel des hyperparamètres des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les réseaux neuronaux et les réseaux profonds, pour les ramener à un niveau proche de zéro. Étant donné un ensemble de données d'intérêt, AutoML prend l'ensemble de données d'intérêt des utilisateurs et détermine une architecture de réseau très performante.

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Verified User in Information Technology and Services

Traditionnellement, le principal problème des apis ml est que les services sont trop génériques pour une utilisation en entreprise. Automl nous permet enfin d'utiliser les services de l'api ml dans un contexte d'entreprise en adaptant les résultats aux besoins spécifiques du cas d'utilisation.

Prix de Google Cloud AutoML

Intégration avec Google Cloud : 4.8/5

Construit sur Google Cloud Platform (GCP), AutoML s'intègre à d'autres services Google Cloud tels que BigQuery, Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Functions et AI Hub pour des workflows de ML de bout en bout.

Performance : 4.8/5

AutoML exploite l'infrastructure de pointe de Google en matière d'IA, ce qui garantit que les modèles sont optimisés en termes de précision et de rapidité. Il a été démontré qu'AutoML Vision et AutoML Tables de Google surpassent les techniques traditionnelles d'apprentissage automatique dans de nombreux cas, en fournissant de meilleurs résultats avec un minimum d'ajustements.

Évolutivité : 4,9/5

Les modèles formés avec AutoML peuvent évoluer facilement pour gérer de gros volumes de données et des prédictions à haute fréquence, en tirant parti de l'infrastructure robuste de Google Cloud. AutoML s'intègre à Google Cloud AI Prediction pour offrir des solutions évolutives de prédiction en temps réel ou par lots.

FAQ sur la tarification de Google Cloud AutoML

Dois-je être un expert en apprentissage automatique pour utiliser AutoML ?

Non, Google Cloud AutoML est conçu pour être accessible même aux utilisateurs ayant peu ou pas d'expérience en apprentissage automatique. La plateforme offre une interface sans code qui simplifie le processus de chargement des données, d'entraînement des modèles et d'évaluation des résultats. Pour les utilisateurs avancés, elle permet également d'accéder à TensorFlow et à d'autres frameworks.

Comment AutoML gère-t-il le prétraitement des données ?

AutoML automatise le prétraitement des données, notamment le nettoyage, la transformation et l'extraction de caractéristiques, dans le cadre du processus de formation. Il prend en charge la plupart des tâches complexes généralement requises dans les flux de travail d'apprentissage automatique, de sorte que les utilisateurs n'ont pas besoin de préparer manuellement les données pour la formation.

Quel est le modèle de tarification de Google Cloud AutoML ?

Google Cloud AutoML utilise un modèle de tarification à la carte. Les frais sont basés sur :

- Temps de formation (temps nécessaire pour former un modèle)
- Demandes de prédiction (inférence en temps réel ou par lots)
- Stockage (coûts de stockage des modèles et des ensembles de données)

Puis-je utiliser AutoML pour des prédictions en temps réel ?

Oui, Google Cloud AutoML prend en charge les prédictions en temps réel via AI Prediction. Une fois votre modèle formé, vous pouvez le déployer dans l'infrastructure de Google Cloud et l'utiliser pour fournir des prédictions en temps réel via une API.