Cloud AutoML in Cloud AI Platform sta dve različni storitvi, ki ju ponuja Google Cloud Platform (GCP), ki skrbita za različne vidike strojnega učenja (ML) in umetne inteligence (AI). Obe storitvi sta namenjeni poenostavitvi in izboljšanju razvoja, uvajanja in upravljanja modelov ML, vendar ciljata na različne baze uporabnikov in primere uporabe. Razumevanje razlik med tema dvema storitvama zahteva podroben pregled njunih funkcij, funkcionalnosti in ciljnih skupin.
Cloud AutoML je zasnovan za demokratizacijo strojnega učenja, tako da je dostopen uporabnikom z omejenim strokovnim znanjem na tem področju. Ponuja nabor izdelkov za strojno učenje, ki razvijalcem z minimalnim znanjem ML omogočajo usposabljanje visokokakovostnih modelov, prilagojenih posebnim poslovnim potrebam. Cloud AutoML zagotavlja uporabniku prijazen vmesnik in avtomatizira številne zapletene procese, vključene v usposabljanje modela, kot je predprocesiranje podatkov, inženiring funkcij in uravnavanje hiperparametrov. Ta avtomatizacija omogoča uporabnikom, da se osredotočijo na trenutno poslovno težavo in ne na zapletenost strojnega učenja.
Ključne funkcije Cloud AutoML vključujejo:
1. Uporabniku prijazen vmesnik: Cloud AutoML ponuja grafični uporabniški vmesnik (GUI), ki poenostavi postopek ustvarjanja in upravljanja modelov ML. Uporabniki lahko naložijo svoje nabore podatkov, izberejo vrsto modela, ki ga želijo usposobiti (npr. klasifikacija slik, obdelava naravnega jezika) in z le nekaj kliki sprožijo učni proces.
2. Samodejno usposabljanje modela: Cloud AutoML avtomatizira celoten cevovod za usposabljanje modela, vključno s predhodno obdelavo podatkov, ekstrakcijo funkcij, izbiro modela in prilagajanjem hiperparametrov. Ta avtomatizacija zagotavlja, da lahko uporabniki pridobijo visokokakovostne modele, ne da bi morali razumeti osnovne algoritme ML.
3. Vnaprej usposobljeni modeli: Cloud AutoML izkorišča Googlove vnaprej usposobljene modele in tehnike prenosa učenja za pospešitev procesa usposabljanja. Če začnete z modelom, ki je bil že naučen na velikem naboru podatkov, lahko uporabniki dosežejo boljšo zmogljivost z manj podatkov in računalniških virov.
4. Usposabljanje modela po meri: Cloud AutoML kljub svoji avtomatizaciji omogoča uporabnikom, da prilagodijo določene vidike procesa usposabljanja. Uporabniki lahko na primer določijo število ponovitev usposabljanja, vrsto arhitekture nevronske mreže in meritve vrednotenja.
5. Integracija z drugimi storitvami GCP: Cloud AutoML se brezhibno integrira z drugimi storitvami GCP, kot je Google Cloud Storage za shranjevanje podatkov, BigQuery za analizo podatkov in AI Platform za uvajanje modela. Ta integracija omogoča uporabnikom, da v okviru ekosistema GCP zgradijo delovne tokove ML od konca do konca.
Primeri aplikacij Cloud AutoML vključujejo:
- Razvrstitev slik: Podjetja lahko uporabljajo Cloud AutoML Vision za ustvarjanje modelov klasifikacije slik po meri za naloge, kot so kategorizacija izdelkov, pregled kakovosti in moderiranje vsebine.
- Obdelava Natural Language: Cloud AutoML Natural Language uporabnikom omogoča izdelavo modelov NLP po meri za analizo čustev, prepoznavanje entitet in klasifikacijo besedila.
- prevod: Prevajanje v oblaku AutoML omogoča organizacijam, da ustvarijo modele prevajanja po meri, prilagojene specifičnim domenam ali panogam, s čimer se izboljša natančnost prevoda za specializirano vsebino.
Po drugi strani je Cloud AI Platform obsežen nabor orodij in storitev, namenjen bolj izkušenim podatkovnim znanstvenikom, inženirjem ML in raziskovalcem. Zagotavlja prilagodljivo in razširljivo okolje za razvoj, usposabljanje in uvajanje modelov ML z uporabo kode po meri in naprednih tehnik. Cloud AI Platform podpira široko paleto ogrodij ML, vključno s TensorFlow, PyTorch in scikit-learn, ter ponuja obsežne možnosti prilagajanja za uporabnike, ki potrebujejo natančen nadzor nad svojimi modeli.
Glavne značilnosti platforme Cloud AI Platform vključujejo:
1. Razvoj modela po meri: Cloud AI Platforma omogoča uporabnikom, da napišejo kodo po meri za razvoj modela z uporabo svojih želenih ogrodij ML. Ta prilagodljivost izkušenim izvajalcem omogoča implementacijo kompleksnih algoritmov in prilagajanje njihovih modelov posebnim zahtevam.
2. Upravljani prenosniki Jupyter: Platforma zagotavlja upravljane prenosnike Jupyter, ki so interaktivna računalniška okolja, ki omogočajo eksperimentiranje in izdelavo prototipov. Uporabniki lahko izvajajo kodo, vizualizirajo podatke in dokumentirajo svoje poteke dela znotraj enega vmesnika.
3. Porazdeljeno usposabljanje: Cloud AI Platforma podpira porazdeljeno usposabljanje, kar uporabnikom omogoča, da prilagodijo svoje modelno usposabljanje na več GPE ali TPE. Ta zmožnost je bistvenega pomena za usposabljanje velikih modelov na ogromnih nizih podatkov, skrajšanje časa usposabljanja in izboljšanje zmogljivosti.
4. Uglaševanje hiperparametrov: Platforma vključuje orodja za nastavitev hiperparametrov, ki uporabnikom omogočajo optimizacijo njihovih modelov s sistematičnim iskanjem najboljših hiperparametrov. Ta postopek je mogoče avtomatizirati s tehnikami, kot so iskanje po mreži, naključno iskanje in Bayesova optimizacija.
5. Uvajanje in serviranje modela: Cloud AI Platform zagotavlja robustno infrastrukturo za uvajanje in streženje modelov ML v proizvodnji. Uporabniki lahko uvedejo svoje modele kot API-je RESTful, s čimer zagotovijo, da jih je mogoče enostavno integrirati v aplikacije in do njih dostopajo končni uporabniki.
6. Različice in spremljanje: Platforma podpira različice modelov, kar uporabnikom omogoča upravljanje več različic njihovih modelov in sledenje spremembam skozi čas. Poleg tega ponuja orodja za spremljanje za sledenje zmogljivosti modela in odkrivanje težav, kot sta odmik in degradacija.
Primeri aplikacij Cloud AI Platform vključujejo:
- Predvidevanje vzdrževanja: Proizvodna podjetja lahko uporabljajo platformo Cloud AI Platform za razvoj modelov predvidenega vzdrževanja po meri, ki analizirajo podatke senzorjev in napovedujejo okvare opreme, s čimer zmanjšajo čas izpada in stroške vzdrževanja.
- Zaznavanje prevare: Finančne institucije lahko zgradijo sofisticirane modele za odkrivanje goljufij z uporabo platforme Cloud AI Platform, ki izkoriščajo napredne tehnike ML za prepoznavanje goljufivih transakcij in zmanjšanje tveganj.
- Prilagojena priporočila: Platforme za e-trgovino lahko ustvarijo prilagojene sisteme priporočil s platformo Cloud AI Platform, s čimer izboljšajo uporabniško izkušnjo s predlaganjem izdelkov na podlagi vedenja in preferenc uporabnikov.
V bistvu je primarna razlika med Cloud AutoML in Cloud AI Platform v njihovih ciljnih skupinah in ravni zahtevanega strokovnega znanja. Cloud AutoML je zasnovan za uporabnike z omejenim znanjem o ML in zagotavlja avtomatizirano in uporabniku prijazno okolje za usposabljanje modelov po meri. V nasprotju s tem platforma Cloud AI skrbi za izkušene praktike in ponuja prilagodljivo in razširljivo okolje za razvoj, usposabljanje in uvajanje modelov ML po meri z naprednimi tehnikami.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- V kolikšni meri je GCP koristen za razvoj, uvajanje in gostovanje spletnih strani ali aplikacij?
- Kako izračunati obseg naslovov IP za podomrežje?
- Kakšna je razlika med Big Table in BigQuery?
- Kako konfigurirati uravnoteženje obremenitve v GCP za primer uporabe več zalednih spletnih strežnikov z WordPressom, s čimer zagotovite, da je zbirka podatkov dosledna v številnih zalednih (spletnih strežnikih) primerkih WordPress?
- Ali je smiselno izvajati uravnoteženje obremenitve, če uporabljate samo en zaledni spletni strežnik?
- Če Cloud Shell ponuja vnaprej konfigurirano lupino s SDK-jem za oblak in ne potrebuje lokalnih virov, kakšna je prednost uporabe lokalne namestitve SDK-ja za oblak namesto uporabe Cloud Shell s konzolo Cloud Console?
- Ali obstaja mobilna aplikacija za Android, ki jo je mogoče uporabiti za upravljanje Google Cloud Platform?
- Kakšni so načini za upravljanje Google Cloud Platform?
- Kaj je računalništvo v oblaku?
- Kakšna je razlika med Bigqueryjem in Cloud SQL
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/CL/GCP Google Cloud Platform