Max Home IndustryAPI прогнозирования Google направлен на преобразование каждого приложения в интеллектуальное приложение, сделав алгоритмы обучения ИИ товаром, который вы можете купить с полки. Это интересная идея, которая достигла версии 1.2 и полностью коммерческого статуса.
Google выпустила последнюю версию своего AI API Google Prediction. Если вы упустили суть API прогнозирования, вы можете предоставить ему некоторые обучающие данные, и он попытается узнать правильные ответы, используя тот метод, который он считает лучшим. Это подход к машинному обучению, основанный на черных ящиках, и теперь он, похоже, работает над полноценной коммерческой версией, позволяющей анализировать множество данных с использованием оборудования Google и опыта в области искусственного интеллекта.
Самым большим изменением в новой версии, похоже, стала активация «платного режима».
Как сообщалось ранее, сервис будет бесплатным для пользователей в течение шести месяцев или до тех пор, пока они не достигнут лимита в 20 000 прогнозов — в зависимости от того, что наступит раньше. Бесплатные учетные записи также будут ограничены до 100 запросов и 5 МБ обучения в день.
По истечении бесплатного периода Google взимает с вас:
Ежемесячная плата 10 долларов за проект. Проект определяется уникальным ключом в консоли Google API.
Ежемесячная плата покрывает 10 000 дополнительных прогнозов в месяц. Кроме того, прогнозы стоят 0,50 доллара за 1000 прогнозов. Если вы собираетесь делать более 40 000 прогнозов в день, свяжитесь с нами. Google Prediction имеет абсолютный предел в 60 000 прогнозов в день.
0,002 USD за обученный МБ (максимальный размер каждого набора данных: 100 МБ)
Большая разница в том, что теперь программное обеспечение включает биллинг, а для некоторых пользователей шестимесячный бесплатный период истек. В дополнение к этим расходам у вас также должна быть учетная запись Google Storage для хранения данных обучения, за которую также взимается плата.
Другие изменения в API V1.2 довольно незначительны, но новый формат JSON для всех запросов и ответов эффективно нарушает любой код, который вы, возможно, уже написали, но это должно быть легко исправить. Предоставляется некоторая дополнительная статистика — например, значения среднеквадратичной ошибки для регрессионных моделей и оценки прогнозов нормализованы, чтобы соответствовать диапазону 0-1.
Одна из вещей, которую делает Prediction API, — это высокая цена за большой ИИ. Например, обучение, необходимое для реализации алгоритма распознавания частей тела Kinect от Microsoft, использовало примерно 4 Кбайт данных из миллиона изображений, то есть около 4 Гбайт обучающих данных, что будет стоить 8 долларов плюс плата за загрузку и хранение данных.
Конечно, нет никакого способа узнать, что API прогнозирования обязательно будет использовать ту же модель обучения, и в настоящее время существует ограничение в 100 Мбайт на любой файл данных обучения, поэтому вы фактически не можете выполнить задание с помощью API прогнозирования, но он делает сделать всю идею доступной. Фактически, если учесть, сколько времени на обучение может уйти 20 центов на 100 МБ обучающих данных, это кажется почти недооцененным. С другой стороны, 50 центов за 1000 прогнозов кажутся завышенными, учитывая, насколько просты вычисления прогнозов.
Предположительно, все уляжется, когда Google обнаружит, что приносит прибыль, а что нет.