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驚き!AutoML課金テクニック解説〜Vertex Forecast編〜 - Insight Edge Tech Blog
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はじめに こんにちは。Insight Edge, Data Scientistのnakanoです。 これまで機械学習モデルを使用する... はじめに こんにちは。Insight Edge, Data Scientistのnakanoです。 これまで機械学習モデルを使用する際は、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの選択、 ハイパーパラメータの調整といった複雑な手順を専門知識を持つデータサイエンティストが手作業で行う必要がありました。 しかし最近は、クラウドベンダーが提供しているAutoMLサービスの認知度も上がり、 サービスに料金を支払うことでモデル構築プロセスを自動化することが身近になりつつあります。 そのため、技術者として機械学習モデルを構築する業務はだいぶ楽になってきた一方で、 サービスへの課金額を考慮しなければならなくなりました。 私自身、Vertex Forecast(Google Cloudが提供する時系列予測向けのAutoMLサービス)を使う際にどれだけ課金すれば良いのか迷った経験があります。 そこで今