在亚马逊云计算部门 AWS 在其 re：Invent 用户会议上发布了一款竞争性的云服务之后，谷歌大幅降低了其受控云机器学习服务的价格。
谷歌针对其云机器学习引擎（Cloud Machine Learning Engine）受控服务推出一系列降价措施。例如，使用基础层计算来培训机器学习系统的客户将比今年早些时候少支付 43% 的费用。谷歌还为客户提供了更清晰的信息，说明他们将为这些工作支付多少费用。
谷歌最早在其官网上发表了一篇博客文章来宣布降价的消息，但它很快又删除了这篇文章。谷歌代表拒绝就此事置评。
数周之前，亚马逊 AWS 部门推出一款名为“SageMaker”的新服务，该服务旨在帮助开发人员培训和运行定制机器学习模型。谷歌的机器学习引擎服务提供了类似的功能，包括自动调优算法参数以及大量预建的机器学习系统。
预计其他供应商提供的云计算服务也会随谷歌之后陆续降价。谷歌在降低服务成本方面下了很大的功夫，这可以进一步推动云计算市场的发展。这些变化还改变了机器学习引擎服务标价混乱的情况，以前，谷歌为所有不同类型的培训服务标定了不同的单价，客户们很难对服务价格有一个清晰的认识。
机器学习服务非常适合用来处理云工作负载。部署智能系统通常需要大量的计算能力和数据存储，这些资源很适合由谷歌云（Google Cloud）和亚马逊 AWS 这样的平台来提供。
人们认为谷歌在机器学习方面处于领先位置，这有助于该公司获得知名客户的支持，这些变化可能会让它比竞争对手更有吸引力。
对于那些想在谷歌的基础设施上运行机器学习任务的客户，该公司最近降低了通过其计算引擎（Compute Engine）将英伟达特斯拉 GPU 与服务型基础设施实例连接的服务价格。
除了降低服务价格之外，谷歌还计划公开发布其在线预测功能，这将为客户们提供一个可以用来实时预测机器学习数据的环境。这对于那些需要通过智能预测尽快做出反应的应用程序来说是非常重要的。
该公司还计划对基于流行的 scikit-learn 和 XGBoost 框架的梯度决策树的在线预测功能进行一次内测。很多人都使用这两种框架的组合在 Kaggle 平台上赢得机器学习比赛。Kaggle 是谷歌云旗下的一个网站，数据科学家可以在这里提出各种各样的难题并做成比赛的内容，看看谁能找到最好的解决方案。
由于概述这些变化的博客文章已经被谷歌删除，因此当谷歌选择在以后发布这些新功能的时候，它们可能会出现一些变化。谷歌已经在其官方文档中确认了降低服务价格的消息。
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