AutoML in Vertex AI sta dve storitvi strojnega učenja, ki ju ponuja Google Cloud Platform (GCP), katerih namen je poenostaviti proces gradnje in uvajanja modelov strojnega učenja. Medtem ko si obe storitvi delita cilj omogočiti uporabnikom, da izkoristijo zmogljivosti strojnega učenja brez obsežnega strokovnega znanja, obstaja več ključnih razlik med AutoML in Vertex AI.
AutoML je nabor izdelkov za strojno učenje, ki uporabnikom omogoča izdelavo modelov strojnega učenja po meri z omejenim poznavanjem konceptov strojnega učenja. Zagotavlja uporabniku prijazen vmesnik, ki uporabnikom omogoča nalaganje lastnih podatkov in usposabljanje modelov za različne naloge, kot so klasifikacija slik, obdelava naravnega jezika in tabelarična analiza podatkov. AutoML uporablja avtomatizirane tehnike za obvladovanje številnih zapletenih nalog, povezanih z gradnjo modela strojnega učenja, vključno z inženiringom funkcij, prilagajanjem hiperparametrov in izbiro modela. To omogoča uporabnikom, da se osredotočijo na svojo specifično problemsko domeno in ne na zapletenost algoritmov strojnega učenja.
Po drugi strani je Vertex AI naprednejša in celovita platforma za strojno učenje, ki vključuje zmogljivosti AutoML skupaj z dodatnimi funkcijami. Zagotavlja poenoteno in v celoti upravljano okolje za celoten potek dela strojnega učenja, od priprave podatkov do uvajanja in spremljanja modela. Vertex AI podpira AutoML in razvoj modelov po meri, kar uporabnikom omogoča izbiro ravni abstrakcije, ki najbolj ustreza njihovim potrebam. Ponuja široko paleto vnaprej izdelanih komponent in cevovodov za strojno učenje ter možnost dodajanja lastne kode in ogrodij. Vertex AI ponuja tudi napredne funkcije, kot so porazdeljeno usposabljanje, različice modela in samodejno skaliranje za obvladovanje obsežnih delovnih obremenitev strojnega učenja.
Ena od ključnih razlik med AutoML in Vertex AI je raven nadzora in prilagajanja, ki ju ponujata. AutoML je zasnovan za uporabnike, ki imajo raje bolj avtomatiziran pristop in so pripravljeni zamenjati nekaj nadzora za enostavno uporabo. Zagotavlja vnaprej izdelane modele in samodejno načrtovanje funkcij, kar lahko omeji prilagodljivost in možnosti natančnega prilagajanja, ki so na voljo uporabnikom. Po drugi strani Vertex AI ponuja več prilagodljivosti in nadzora, kar uporabnikom omogoča, da definirajo lastne modele, eksperimentirajo z različnimi algoritmi in hiperparametri ter se integrirajo z obstoječo kodo in okviri.
Druga razlika je v razširljivosti in zmogljivostih delovanja obeh storitev. Medtem ko je AutoML primeren za naloge strojnega učenja manjšega obsega, je Vertex AI zasnovan za obvladovanje obsežnih delovnih obremenitev in delovnih obremenitev na ravni podjetja. Vertex AI izkorišča Googlovo infrastrukturo in porazdeljene računalniške zmogljivosti za zagotavljanje visoko zmogljivega usposabljanja in sklepanja v velikem obsegu. Ponuja tudi napredne funkcije, kot sta samodejno skaliranje in spletno predvidevanje, da se zagotovi učinkovita uporaba virov in nizka zakasnitev.
AutoML in Vertex AI sta dve storitvi strojnega učenja, ki ju ponuja Google Cloud Platform in želita poenostaviti proces gradnje in uvajanja modelov strojnega učenja. AutoML ponuja uporabniku prijazen vmesnik in avtomatizirane tehnike za izdelavo modelov po meri, medtem ko Vertex AI ponuja naprednejšo in celovitejšo platformo z dodatnimi funkcijami in prilagodljivostjo. Izbira med AutoML in Vertex AI je odvisna od uporabnikove ravni strokovnega znanja, kompleksnosti problema ter želene ravni nadzora in prilagajanja.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Ali obstaja kakšna 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
- Kakšna je razlika med SQL v oblaku in ključem v oblaku
- Kaj je GCP App Engine?
- Kakšna je razlika med zagonom v oblaku in GKE
- Kaj je kontejnerska aplikacija?
- Kakšna je razlika med Dataflowom in BigQueryjem?
- Kako konfigurirati lupino v oblaku?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/CL/GCP Google Cloud Platform