views4GCPのストレージサービスについてまとめてみた。いうワードをよく耳にするようになりましたね。機械学習は知っているけど、実際に使ったことは無いという方もいるのでは無いでしょうか。サービスが発表されました。Learningです。Platformで提供)です。ML)の裏では、Googleが開発した機械学習ライブラリであるTensorFlowが使われています。MLは簡単に試すことができます。MLで実行したいと思います。MNISTは、手書き数字の画像データと、正解のラベルが入ったデータセットです。このデータセットを使って機械学習モデルをトレーニングさせます。すると機械学習モデルは、手書き数字画像がどの数字を表すかを予測できるようになります。トレーニング用のスクリプトやデータセットはすでに用意されているので、コマンドを実行していくだけで完了です。MLは現状ベータ版ですので、仕様が変更される可能性がありますのでご注意ください。MNISTは、上の画像のような手書き数字の画像で構成され、それぞれに正解ラベルが割り当てられています。MLとは、Googleが自社で使っているクラウド機械学習機能を一般ユーザーが利用できるようにしたサービスです。(2017年2月現在、ベータ版として提供されています。フレームワークを使用しています。グローバルな負荷分散サービスと統合しているため、機械学習アプリケーションを自動的にスケーリングでき、全世界のユーザーに提供できます。MLでは、モデルのトレーニングや予測の実行に対して料金が発生します。クラウド内の機械学習リソースの管理は無料で行うことができます。各アクションの料金詳細を後に記述します。バケットに保存する必要があります。パッケージの投稿や、バージョンをデプロイする準備が完了したときのモデルファイルの保存などが該当します。バケットに保存されます。関して長期的な保存は不要です。オペレーションが完了したら、すぐにファイルを削除できますのでよほど大規模に利用しない限りは費用面で大きな負担にはならないでしょう。トレーニング料金MLトレーニングユニットユーザーは、ジョブをトレーニングする際に使用する処理クラスタのタイプを調整できます。つを選択することもできます。ユニット数が異なります。構成によって変わります。トレーニング料金は、以下の様に計算されます。60以下に例を示します。ジョブを実行したとします。