MLエンジンはユーザーフレンドリーとは言いにくい
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
VMの保守なしでTensorFlow（テンサーフロー）モデルを構築
改善してほしいポイントは何でしょうか？
あまりユーザーフレンドリーではなく、自分のトレーニングジョブを提出するGUIがありません。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
ベストなモデルのハイパーパラメータを探す時間を節約できるハイパーチューン機能が気に入っています。
分散トレーニングも素晴らしいです。
次世代のMLリサーチに必要な製品
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
ハイパーパラメータを実装してデータパラレルを学習させています。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
ML Engine（MLエンジン）を使用してハイパーパラメータ探索を実行する方法、データパラレルまたはモデルパラレルのトレーニングを行う方法など、ML Engine（MLエンジン）の異なる側面を学ぶための分かりやすいチュートリアルがありません。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
オープンソース機械学習プログラミングのScikit-learn（サイキットラ―ン）にpandas（パンダ）とNumPy（ナンピー）を組み合わせて使用するのもMLの1つの方法ですが、分散トレーニングの効率性を得るにはML Engine（MLエンジン）がマストです。
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