Cloud Machine Learning Engine

Es un servicio administrado que permite a los desarrolladores y científicos de datos crear y ejecutar modelos superiores de aprendizaje automático en la fase de producción.
Cloud ML Engine ofrece servicios de preparación y predicción que las empresas pueden usar, de forma conjunta o independiente, para resolver toda clase de problemas, desde identificar nubes en imágenes por satélite hasta garantizar la seguridad alimentaria o responder a los correos electrónicos de los clientes cuatro veces más rápido.  Los servicios de preparación y predicción de ML Engine han pasado a denominarse Training and Predictions de AI Platform. Consulta la página de AI platform para obtener más información



Creación

Empieza a desarrollar tus proyectos de aprendizaje automático con AI Platform Notebooks. Puedes escalar la preparación de los modelos con el servicio de preparación de Cloud ML Engine, en un entorno sin servidores y sin salir de Google Cloud Platform. Cloud ML Engine es compatible con frameworks de aprendizaje automático muy conocidos y te permite ejecutar la aplicación dentro de una imagen Docker. También proporciona herramientas integradas para que entiendas mejor tus modelos y puedas explicárselos de una manera eficaz a los usuarios empresariales




Despliegue

Una vez has preparado el modelo, Cloud ML Engine ofrece dos tipos de predicciones para aplicar lo que ha aprendido el ordenador a nuevos ejemplos.

• Predicción online: despliega modelos de aprendizaje automático con un alojamiento sin servidor y totalmente gestionado, que responde en tiempo real y ofrece una alta disponibilidad. Nuestra plataforma de predicción mundial es muy escalable y se ajusta a todo tipo de rendimiento. Además, proporciona un punto de conexión web seguro para que puedas integrar el aprendizaje automático en tus aplicaciones.

• Predicción por lotes:  ofrece inferencias rentables con un rendimiento inigualable para las aplicaciones asíncronas y se puede escalar para realizar inferencias en datos de producción a nivel de TB.

Funciones

Compatibilidad con contenedores personalizados

Además de la compatibilidad nativa con frameworks populares como TensorFlow, en Cloud ML Engine puedes ejecutar cualquier otro framework. Solo tienes que subir un contenedor Docker con tu programa de preparación y Cloud ML Engine se encargará de que funcione en la infraestructura de Google.

Preparación distribuida

A veces, los datos y el modelo son tan grandes que una sola máquina no puede sacar todo el trabajo adelante a tiempo. Por suerte, Cloud ML Engine configura automáticamente un entorno para XGBoost y TensorFlow de forma que pueda ejecutarse en varias máquinas. Al añadir varias GPU a la tarea de preparación o repartirla entre varias máquinas virtuales, conseguirás la velocidad que necesitas.

Integrado

Cloud ML Engine se integra a la perfección con nuestro servicio de cuadernos gestionados y nuestros servicios de datos para el aprendizaje automático: Cloud Dataflow para procesar funciones, BigQuery para utilizar y analizar paneles, y Cloud Storage para almacenar datos.

Procesamiento previo del servidor

Envía el procesamiento previo del despliegue a Google Cloud con los flujos de procesamiento de scikit‑learn y tf.transform. De este modo, podrás enviar datos sin procesar a modelos en producción y reducir la carga informática local, mientras evitas que se produzcan sesgos de datos debidos a distintos procesamientos previos en la preparación y la predicción.

"Google Cloud Machine Learning Engine nos permitió corregir las anomalías visuales de las imágenes capturadas por nuestros satélites de forma más rápida y precisa. De este modo, pudimos solucionar un problema que llevábamos décadas arrastrando. Gracias a Google Cloud Machine Learning Engine, Airbus Defence and Space podrá seguir ofreciendo un acceso inigualable al conjunto de datos de observación terrestre comercial más completo que existe".

- Mathias Ortner

Responsable de Análisis de Datos y Procesamiento de Imágenes de Airbus Defence & Space