在AWS在其Re：Invent用戶會議上發布了一項競爭產品后，僅兩周，谷歌就大幅降低了其托管云機學習服務的價格。

該公司為其云機學習引擎管理服務推出了大規模降價。 例如，使用基本層計算來培訓機器學習系統的客戶將比今年早些時候少支付43%。 谷歌還讓客戶更清楚地了解他們將為這些工作付出什么。

有關降價的信息首先被收錄在昨天谷歌網站上的一篇博客文章中，然后消失了。 該公司的一位代表拒絕就該消息發表進一步評論。

在亞馬遜Web Services推出Sage Maker(一種旨在幫助開發人員培訓和運行自定義機器學習模型的服務)幾周后，價格就開始下降。 谷歌的MLEngine服務提供了類似的功能，包括自動調整算法參數，以及大量預先構建的機器學習系統。

預計谷歌將會下調價格，這使得谷歌在為客戶提供折扣優惠服務方面付出了大量努力。 這些變化也給MLEngine的標志——混亂的定價帶來了一些清晰：谷歌正在為所有不同類型的培訓機器提供每小時的定價，這在以前是很難獲得的。

機器學習操作自然適合于云工作負載。 部署智能系統通常需要大量的計算能力和數據存儲，像GoogleCloud和AWS這樣的平臺非常適合提供這些能力。 認為谷歌在機器學習方面處于領先地位的觀點幫助公司獲得了高知名度的客戶，而這些變化可能會使它比競爭產品更有吸引力。

對于那些想在谷歌裸露的基礎設施上運行機器學習工作的客戶來說，該公司最近降低了將NvidiaTesla GPU附加到通過ComputeEngine提供的基礎設施即服務實例的價格。

除了降價外，泄露的博客還說，谷歌計劃使其在線預測功能普遍可用，這將為客戶提供一個要求對機器學習數據進行實時預測的環境。 這對于那些必須盡快做出智能預測的應用來說很重要。

該公司還計劃引入一個私有的alpha測試，用于使用流行的scikit-learning和XGBoost框架對梯度增強決策樹進行在線預測。 這一組合經常被用于在Kaggle上贏得機器學習競賽，Kaggle是GoogleCloud擁有的網站，它允許數據科學家各種各樣的挑戰，看看誰能發現最好的方法。

因為概述這些變化的博客文章已經被刪除，所以當谷歌選擇在稍后的日期發布時，功能更新可能會發生變化。 定價更改已經通過云提供商的官方文檔提供。