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機械学習（マシンラーニング）

Cloud AutoMLの評判・口コミ

グーグル合同会社

カテゴリ平均満足度 ★★★★ ☆ 4.2

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	非公開のユーザー
社名	非公開
業種	教育・教育学習支援関係
職種	経営者・役員
従業員規模	10名未満
立場	ユーザー（利用者）

投稿日：2023/01/10

総合評価点

★★★★☆4

機能への満足	★★★★★5
使いやすさ	★★★★★5
サポート品質	★★★☆☆3
価格	★★★★☆4

機械学習エンジニアもそうでない人も使える

この製品のいい点

データの前処理、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメータの調整を自動で行ってくれるため、お手軽に機械学習モデルを作ることができる。

Cloud AutoMLの改善してほしい点

出力されたモデルが、どういうプロセスでできたかを透明化してくれるとありがたいです。ディーラーニングなどでは厳しいかもですがアルゴリズムによってはもう少しできると思うので。

Cloud AutoML導入で得られた効果・メリット

非エンジニアでも気軽に手持ちのデータで機械学習が試せるようになる。また、エンジニアでもAutoMLの結果を見てそれを土台にしてモデル作成をすることもできる。

以前利用していた製品の解約理由

使用可能なファイル形式が少ない、出力結果がわかりにくいなど不便であったため。

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	非公開のユーザー
社名	非公開
業種	放送・広告・出版・マスコミ
職種	情報処理・情報システム
従業員規模	1,000名以上 5,000名未満
立場	ユーザー（利用者）

投稿日：2022/12/17

総合評価点

★★★★★5

機能への満足	★★★★★5
使いやすさ	★★★★★5
サポート品質	★★★★★5
価格	★★★★☆4

ML初心者にも上級者にも愛されるカジュアルさ

この製品のいい点

MLの知識が少ない人でも、簡単な操作だけで高水準の出力が得られる。また、上級者も運用の手間の少なさから常用している人は多い。

Cloud AutoMLの改善してほしい点

無い。最新のタスクにも対応してほしいといった声が多いと思いますが、AutoMLは長期的な業務に耐えうる一定水準以上の出力結果が得られる手法に絞って実装されているので、改善はAutoMLの運用者たちに委ねたい。

Cloud AutoML導入で得られた効果・メリット

MLのタスクをカジュアルにシステムに導入できるのが革新的です。再現性も高いため、「このタスクに関してはAutoMLを組み込みました」と説明するだけで異議が出ることは少なく、導入コストだけで無く説明コストも省けるのが個人的にはとても嬉しいです。

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機械学習（マシンラーニング）

機械学習（マシンラーニング）とは？

機械学習（マシンラーニング）とは、コンピューターが学習と予測を繰り返すことで、より高い精度の分析や予測が行えるようになる技術のことです。 AIの要素技術の1つでありながら、ディープラーニングに比べて比較的低コスト・少ない工数での導入ができるため、顔認証システムやタクシー配車予測、チャットボット、コールセンターなどにあらゆる場面で活用されています。

比較表つきの解説記事はこちら
マシンラーニング13製品を比較！自社に適した選び方も徹底解説

2023年01月17日最終更新

製品概要

対象従業員規模	全ての規模に対応	対象売上規模	全ての規模に対応
提供形態	クラウド / SaaS
参考価格	別途お問い合わせ

企業情報

企業名	グーグル合同会社
住所	〒150-0002 東京都渋谷区渋谷３丁目21番３号渋谷ストリーム
設立年月	2001年２月９日
資本金	1,000万円
事業内容	インターネット関連の製品・サービス事業・検索サービス・動画・ゲーム・IoTデバイス・コミュニケーションツール・情報管理ツール・ビジネス支援ツール

IT製品・サービスの比較・資料請求が無料でできる、ITトレンド。こちらのページは、グーグル合同会社の『労力いらず！高性能な学習モデル！Cloud AutoML』（機械学習（マシンラーニング））に関する詳細ページです。製品の概要、特徴、詳細な仕様や動作環境、提供元企業などの情報をまとめています。気になる製品は無料で資料請求できます。