AutoML i Vertex AI to dwie usługi uczenia maszynowego oferowane przez Google Cloud Platform (GCP), których celem jest uproszczenie procesu budowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Chociaż obie usługi mają wspólny cel, jakim jest umożliwienie użytkownikom wykorzystania możliwości uczenia maszynowego bez konieczności posiadania rozległej wiedzy specjalistycznej, istnieje kilka kluczowych różnic między AutoML i Vertex AI.
AutoML to pakiet produktów do uczenia maszynowego, który umożliwia użytkownikom tworzenie niestandardowych modeli uczenia maszynowego przy ograniczonej wiedzy na temat koncepcji uczenia maszynowego. Zapewnia przyjazny dla użytkownika interfejs, który umożliwia użytkownikom przesyłanie własnych danych i uczenie modeli do różnych zadań, takich jak klasyfikacja obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i analiza danych tabelarycznych. AutoML wykorzystuje zautomatyzowane techniki do obsługi wielu złożonych zadań związanych z budowaniem modelu uczenia maszynowego, w tym inżynierii funkcji, dostrajania hiperparametrów i wyboru modelu. Dzięki temu użytkownicy mogą skupić się na konkretnej dziedzinie problemu, a nie na zawiłościach algorytmów uczenia maszynowego.
Z drugiej strony Vertex AI to bardziej zaawansowana i wszechstronna platforma uczenia maszynowego, która obejmuje możliwości AutoML wraz z dodatkowymi funkcjami. Zapewnia ujednolicone i w pełni zarządzane środowisko dla całego przepływu pracy związanego z uczeniem maszynowym, od przygotowania danych po wdrożenie modelu i monitorowanie. Vertex AI obsługuje zarówno AutoML, jak i tworzenie modeli niestandardowych, umożliwiając użytkownikom wybór poziomu abstrakcji, który najlepiej odpowiada ich potrzebom. Oferuje szeroką gamę gotowych komponentów i potoków uczenia maszynowego, a także możliwość wprowadzenia własnego kodu i struktur. Vertex AI zapewnia także zaawansowane funkcje, takie jak szkolenia rozproszone, wersjonowanie modeli i automatyczne skalowanie, aby obsługiwać obciążenia uczenia maszynowego na dużą skalę.
Jedną z kluczowych różnic między AutoML i Vertex AI jest oferowany przez nie poziom kontroli i dostosowywania. AutoML jest przeznaczony dla użytkowników, którzy preferują bardziej zautomatyzowane podejście i są skłonni oddać część kontroli na rzecz łatwości użytkowania. Zapewnia gotowe modele i automatyczną inżynierię funkcji, co może ograniczać elastyczność i opcje dostrajania dostępne dla użytkowników. Z drugiej strony Vertex AI oferuje większą elastyczność i kontrolę, umożliwiając użytkownikom definiowanie własnych modeli, eksperymentowanie z różnymi algorytmami i hiperparametrami oraz integrację z istniejącym kodem i frameworkami.
Kolejna różnica polega na skalowalności i wydajności obu usług. Podczas gdy AutoML nadaje się do zadań uczenia maszynowego na mniejszą skalę, Vertex AI jest przeznaczony do obsługi obciążeń na dużą skalę i na poziomie przedsiębiorstwa. Vertex AI wykorzystuje infrastrukturę Google i możliwości przetwarzania rozproszonego, aby zapewnić wysokiej wydajności szkolenia i wnioskowanie na dużą skalę. Oferuje również zaawansowane funkcje, takie jak automatyczne skalowanie i przewidywanie online, aby zapewnić efektywne wykorzystanie zasobów i niskie opóźnienia.
AutoML i Vertex AI to dwie usługi uczenia maszynowego oferowane przez Google Cloud Platform, których celem jest uproszczenie procesu budowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. AutoML zapewnia przyjazny dla użytkownika interfejs i zautomatyzowane techniki budowania niestandardowych modeli, podczas gdy Vertex AI oferuje bardziej zaawansowaną i wszechstronną platformę z dodatkowymi funkcjami i elastycznością. Wybór pomiędzy AutoML a Vertex AI zależy od poziomu wiedzy użytkownika, złożoności problemu oraz pożądanego poziomu kontroli i dostosowania.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/CL/GCP Platforma Google Cloud:
- Czy istnieje aplikacja mobilna na Androida, za pomocą której można zarządzać Google Cloud Platform?
- Jakie są sposoby zarządzania Google Cloud Platform?
- Czym jest cloud computing?
- Jaka jest różnica między Bigquery a Cloud SQL
- Jaka jest różnica między chmurą SQL a kluczem do chmury
- Co to jest silnik aplikacji GCP?
- Jaka jest różnica między uruchomieniem w chmurze a GKE
- Co to jest aplikacja kontenerowa?
- Jaka jest różnica między Dataflow a BigQuery?
- Jak skonfigurować powłokę chmurową?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/CL/GCP Google Cloud Platform