回答:
無制限の無料サービス* はありませんが、一部には初期登録時に開始クレジットまたは無料オファーがあります。これまでに提案されたいくつかを以下に示します。
AWS：特に大規模なデータセットでディープラーニングを行う場合、おそらくAWSは利用できません。その無料の提供は、ディープラーニングプロジェクトに取り組むのに十分な処理能力を備えたマシンをカバーしません。
Google Cloudはそうかもしれませんが、開始クレジットの提供は、登録と税制の制限がありますが、少し深層学習を行うのに十分です（おそらく数週間）。
Azureには、処理とストレージのオプションが制限された無料の階層があります。
ほとんどの無料サービスは「フリーミアム」モデルに準拠しているように見えます。使用方法を学び、好むかもしれない限定的なサービスを提供してください。ただし、支払いを希望しない限り、（たとえば、画像認識ツールまたはNLPモデルをゼロからトレーニングするために）頻繁に使用するには不十分です。
この最高のアドバイスは、最高のスタートオファーと最高の価格で買い物をすることです。サービスのレビューは、すぐに古くなり、Stack Exchangeを適切に使用しないため、ここでは適していません。しかし、Quoraや他のサイトで同様の質問を見つけることができます-最善の策は、「ディープラーニングのためのクラウドコンピューティングサービス」などのWeb検索を行い、メモの比較に時間を費やすことです。NimbixやFloydHubなど、いくつかの専門的なディープラーニングサービスが最近登場しました。Azure、AWS、Google Cloudなどの大手企業もあります。
完全に無料で邪魔されないものは見つかりません。これを定期的に行い、ハードウェアを構築して保守する時間がある場合は、少なくとも個人的なレベルでは、長期的には自分の機器を購入する方が安くなります。
クラウドにお金を払うか、独自に構築するかを決定するには、1時間あたり約 1 ドルでディープラーニングを実行するのに適したクラウドマシンの一般的な価格を検討します（ただし、価格は大きく異なります。問題に合った仕様を見つけてください）。ストレージとデータ転送には追加料金がかかる場合があります。それを、2000 ドルからの事前構築済みのディープラーニングマシン、または1000 ドルで自分で構築するものと比較してください -そのようなマシンは100％同等ではないかもしれませんが、あなたが自分で作業している場合、投資回収ポイントはほんの数回です数ヶ月使用します。電気代を忘れないでください-強力なマシンは、頻繁に使用されている間、0.5kWを消費する可能性があるため、これは予想よりも多くなります。
クラウドコンピューティングの利点は、誰かが保守作業を行い、ハードウェア障害のリスクを負うことです。これらは価値のあるサービスであり、それに応じて価格設定されています。
*しかし、Googleのコラボサービスに関するJay Speidallの回答を参照してください。無料で使用できるように見えますが、T＆Cの制限があり、ユーザーに影響する場合があります（たとえば、Deep DreamまたはStyle Transferその上）
もう1つのリソース、Google Colaboratoryを追加します。無料のクラウドiPythonノートブックで、GPUを無料で使用できます。正確な制限についてはまだわかりませんが、インスタンスごとに12時間のGPU時間を取得でき、これを月に複数回実行できるようです。
これは、学生や他の非専門家にとって、特に半日で実行できる小規模な仕事にとっては素晴らしいリソースのようです。基本的に、トレーニングセッションごとに最大10ドル節約できます。これは、機械学習の研究にとって非常に重要なリソースです。悪用されないことを真剣に願っています。
チェックアウトCrestleを。（無料一時間のGPUコンピューティング時間）
Paperspace（無料ではありませんが、紹介を使用して15ドルの計算時間を稼ぐのは簡単です。）
Azure（200ドル）
deepcognition.ai（異なるGPU対応マシンで2時間）
より更新されたリストについては、このgithubリポジトリにスターを付けることができます： Cloud GPU
はい、制限付きです。Google Cloud Computeは300ドル相当の無料クレジットサインアップを提供し、Microsoft Azureは200ドルを提供します（ただし、GPUの時間は少し安いので、ほぼ同じです）。
これにより、多くのGPU時間を得ることができ、オプションを検討しながら作業を開始できます。
MicrosoftのAzureの機械学習Studioはに「いつでも無料」ティア、対象がある一定の制限を含むが、
2番目の質問に答えるために、接続していない間もトレーニングが引き続き実行されます。ウェブインターフェースまたはコマンドラインで実験を設定できます。
質問の本文ではディープラーニングについて質問していますが、「機械学習のための無料オンラインサービス」が検索されたときに最初に出てくる質問です。
他にも無料のオンラインMLサービスがあります。
私は、AWS / Google Cloudで実行される無料利用枠（fml.ai）を使用したこのようなサービスの創設者です。私たちのUIは、直感的で自明なように設計されており、精選された社内およびオープンソース技術を使用しています。もちろん、無料利用枠には制限があり、現在、最大100MBのデータセットのみが許可されています。それでも、ユーザーはモデルを構築し、結果を無料で視覚化できます。
他にもいくつかあると思います...