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機械学習のパフォーマンスと費用の最適化に関するベスト プラクティス | Google Cloud 公式ブログ
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機械学習のパフォーマンスと費用の最適化に関するベスト プラクティス | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 クラウド ... ※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 クラウド コンピューティングは、機械学習(ML)に必要なパワーとスピードを提供し、スケールアップやスケールダウンを簡単に行えるようにします。しかし一方で、現在のような困難な時期においては、企業の費用抑制への意識が高まっていても、事前に計画を立てないと費用が制御不能に陥ってしまう可能性があります。 Google Cloud を ML のために効果的に使用するには、ベスト プラクティスに従ってパフォーマンスと費用を最適化することが重要です。これを実現できるよう、Google は一連の新しいベスト プラクティスを公開しました。このベスト プラクティスは、高度な ML を活用するお客様と協力してきた経験から導き出したものであり、Google Cloud 上の ML ワークロードの