Google Cloud AI platformの特徴
1機械学習に必要なラベル分けを効率的に行う
Data Labeling Serviceでは、ラベル分けにより学習前の処理準備時間の短縮が可能になります。カスタム機械学習モデルのトレーニングに使用するデータセットに対し、ヒューマンラベリングをリクエストできます。リクエストを送信して、動画、画像、テキストデータにラベル付けできます。
2分散トレーニングを有効化するなど、幅広い対応が可能
トレーニング ジョブを駆動するマシンは、さまざまなタイプから選べます。さらに、分散トレーニングの有効化、ハイパーパラメータ調整の使用、GPU と TPU による加速化にも対応。AI Platform の入力データを送信して、組み込みアルゴリズムによるトレーニングを行うこともできます。
3予測を取得するAI Platform Prediction
AI Platform Predictionでは、クラウド内のコンピューティング リソースを管理してモデルを実行します。ユーザーはモデルからの予測をリクエストして、予測されたターゲット値を取得できます。また、スケーリングを状況に応じて自動、手動を選択できるので、費用を最小限に抑えられます。
導入の傾向
| よく導入している 業種 |
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|---|---|
| よく導入している 企業の規模 |
不明 |
基本情報
| ソフト種別 | クラウド型ソフト |
|---|---|
| 基本的な機能 | 金融業対応 医療業対応 売上予測 不良品検知 精度モニタリング機能 退職リスク予測 製造業対応 採用マッチング最適化 学習管理機能 小売・物流業対応 旅行業対応 リソース一覧機能 アルゴリズムテンプレート サービス業対応 IT業対応 プログラミング不要 ユーザーの態度変容計測 マーケティング最適化 チャットボット構築 ナレッジマイニング |
| 推奨環境 | PCブラウザ |
| サポート | 電話 メール チャット |
| トライアル | 有り |
| 最低利用期間 | 最低利用期間の制限なし |
料金プラン
| 初期費用0円 | 初期費用は発生しません。 |
|---|---|
| プラン要相談 | GCP のリソースに対して課金 |
※税込と表記されている場合を除き全て税抜価格を記載しています。
