Wat is die verskil tussen Cloud AutoML en Cloud AI Platform?

/ / gepubliseer in Wolk Computing, EITC/CL/GCP Google Wolkplatform, GCP oorsig, GCP Machine Learning oorsig

Cloud AutoML en Cloud AI Platform is twee verskillende dienste wat deur Google Cloud Platform (GCP) aangebied word wat voorsiening maak vir verskillende aspekte van masjienleer (ML) en kunsmatige intelligensie (AI). Beide dienste het ten doel om die ontwikkeling, ontplooiing en bestuur van ML-modelle te vereenvoudig en te verbeter, maar hulle teiken verskillende gebruikersbasisse en gebruiksgevalle. Om die verskille tussen hierdie twee dienste te verstaan, vereis 'n gedetailleerde ondersoek van hul kenmerke, funksionaliteite en beoogde gehore.

Wolk AutoML is ontwerp om masjienleer te demokratiseer deur dit toeganklik te maak vir gebruikers met beperkte kundigheid in die veld. Dit bied 'n reeks masjienleerprodukte wat ontwikkelaars met minimale ML-kennis in staat stel om hoëgehalte-modelle op te lei wat aangepas is vir spesifieke besigheidsbehoeftes. Cloud AutoML bied 'n gebruikersvriendelike koppelvlak en outomatiseer baie van die komplekse prosesse wat betrokke is by modelopleiding, soos datavoorverwerking, kenmerkingenieurswese en hiperparameterinstelling. Hierdie outomatisering stel gebruikers in staat om te fokus op die sakeprobleem wat voorhande is eerder as die ingewikkeldhede van masjienleer.

Sleutelkenmerke van Cloud AutoML sluit in:

1. Gebruiker-vriendelike koppelvlak: Wolk AutoML bied 'n grafiese gebruikerskoppelvlak (GUI) wat die proses van die skep en bestuur van ML-modelle vergemaklik. Gebruikers kan hul datastelle oplaai, die tipe model kies wat hulle wil oplei (bv. beeldklassifikasie, natuurlike taalverwerking), en die opleidingsproses met net 'n paar kliks begin.

2. Outomatiese modelopleiding: Wolk AutoML outomatiseer die hele modelopleidingspyplyn, insluitend datavoorverwerking, kenmerkonttrekking, modelkeuse en hiperparameter-instelling. Hierdie outomatisering verseker dat gebruikers hoë gehalte modelle kan verkry sonder om die onderliggende ML-algoritmes te hoef te verstaan.

3. Vooraf opgeleide modelle: Wolk AutoML gebruik Google se vooraf-opgeleide modelle en dra leertegnieke oor om die opleidingsproses te versnel. Deur te begin met 'n model wat reeds op 'n groot datastel opgelei is, kan gebruikers beter werkverrigting behaal met minder data en rekenaarhulpbronne.

4. Pasgemaakte model opleiding: Ten spyte van die outomatisering daarvan, laat Cloud AutoML gebruikers toe om sekere aspekte van die opleidingsproses aan te pas. Gebruikers kan byvoorbeeld die aantal opleidingsiterasies, die tipe neurale netwerkargitektuur en die evalueringsmetrieke spesifiseer.

5. Integrasie met ander GCP-dienste: Wolk AutoML integreer naatloos met ander GCP-dienste, soos Google Wolkberging vir databerging, BigQuery vir data-analise en KI-platform vir modelontplooiing. Hierdie integrasie stel gebruikers in staat om end-tot-end ML-werkvloei binne die GCP-ekosisteem te bou.

Voorbeelde van Cloud AutoML-toepassings sluit in:

- Beeldklassifikasie: Besighede kan Cloud AutoML Vision gebruik om pasgemaakte beeldklassifikasiemodelle te skep vir take soos produkkategorisering, kwaliteitinspeksie en inhoudmoderering.
- Natuurlike taal verwerking: Cloud AutoML Natural Language stel gebruikers in staat om pasgemaakte NLP-modelle vir sentimentanalise, entiteitsherkenning en teksklassifikasie te bou.
- Vertaling: Wolk AutoML-vertaling laat organisasies toe om pasgemaakte vertaalmodelle te skep wat aangepas is vir spesifieke domeine of nywerhede, wat die akkuraatheid van die vertaling vir gespesialiseerde inhoud verbeter.

Aan die ander kant is Cloud AI Platform 'n omvattende reeks gereedskap en dienste wat gemik is op meer ervare datawetenskaplikes, ML-ingenieurs en navorsers. Dit bied 'n buigsame en skaalbare omgewing vir die ontwikkeling, opleiding en implementering van ML-modelle deur gebruik te maak van pasgemaakte kode en gevorderde tegnieke. Cloud AI Platform ondersteun 'n wye reeks ML-raamwerke, insluitend TensorFlow, PyTorch en scikit-learn, en bied uitgebreide aanpassingsopsies vir gebruikers wat fyn beheer oor hul modelle benodig.

Sleutelkenmerke van Cloud AI Platform sluit in:

1. Pasgemaakte modelontwikkeling: Wolk AI-platform laat gebruikers toe om pasgemaakte kode vir modelontwikkeling te skryf deur hul voorkeur-ML-raamwerke te gebruik. Hierdie buigsaamheid stel ervare praktisyns in staat om komplekse algoritmes te implementeer en hul modelle aan te pas by spesifieke vereistes.

2. Bestuurde Jupyter Notebooks: Die platform verskaf bestuurde Jupyter Notebooks, wat interaktiewe rekenaaromgewings is wat eksperimentering en prototipering vergemaklik. Gebruikers kan kode hardloop, data visualiseer en hul werkvloeie dokumenteer binne 'n enkele koppelvlak.

3. Verspreide opleiding: Wolk AI-platform ondersteun verspreide opleiding, wat gebruikers in staat stel om hul modelopleiding oor verskeie GPU's of TPU's te skaal. Hierdie vermoë is noodsaaklik om groot modelle op massiewe datastelle op te lei, opleidingstyd te verminder en prestasie te verbeter.

4. Hiperparameter-instelling: Die platform sluit gereedskap vir hiperparameter-instelling in, wat gebruikers in staat stel om hul modelle te optimaliseer deur stelselmatig na die beste hiperparameters te soek. Hierdie proses kan geoutomatiseer word met behulp van tegnieke soos roostersoektog, ewekansige soektog en Bayesiaanse optimalisering.

5. Modelontplooiing en bediening: Wolk AI-platform bied robuuste infrastruktuur vir die implementering en diens van ML-modelle in produksie. Gebruikers kan hul modelle as RESTful API's ontplooi, om te verseker dat hulle maklik in toepassings geïntegreer kan word en deur eindgebruikers toegang verkry kan word.

6. Weergawe en Monitering: Die platform ondersteun modelweergawe, wat gebruikers in staat stel om veelvuldige weergawes van hul modelle te bestuur en veranderinge oor tyd na te spoor. Daarbenewens bied dit moniteringsinstrumente om modelwerkverrigting op te spoor en kwessies soos wegdrywing en agteruitgang op te spoor.

Voorbeelde van Cloud AI Platform-toepassings sluit in:

- Voorspellende instandhouding: Vervaardigingsmaatskappye kan Cloud AI Platform gebruik om pasgemaakte voorspellende instandhoudingsmodelle te ontwikkel wat sensordata ontleed en toerustingfoute voorspel, wat stilstandtyd en onderhoudskoste verminder.
- Bedrogopsporing: Finansiële instellings kan gesofistikeerde bedrogopsporingsmodelle bou deur Cloud AI Platform te gebruik, deur gevorderde ML-tegnieke te gebruik om bedrieglike transaksies te identifiseer en risiko's te versag.
- Gepersonaliseerde aanbevelings: E-handelsplatforms kan gepersonaliseerde aanbevelingstelsels met Cloud AI Platform skep, wat die kliëntervaring verbeter deur produkte voor te stel gebaseer op gebruikersgedrag en -voorkeure.

In wese lê die primêre verskil tussen Cloud AutoML en Cloud AI Platform in hul teikengehore en die vlak van kundigheid wat benodig word. Cloud AutoML is ontwerp vir gebruikers met beperkte ML-kennis, wat 'n outomatiese en gebruikersvriendelike omgewing bied vir die opleiding van pasgemaakte modelle. In teenstelling hiermee maak Cloud AI Platform voorsiening vir ervare praktisyns, en bied 'n buigsame en skaalbare omgewing vir die ontwikkeling, opleiding en implementering van pasgemaakte ML-modelle met gevorderde tegnieke.

Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/CL/GCP Google Wolkplatform:

Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/CL/GCP Google Wolk-platform

Meer vrae en antwoorde:

Gemerk onder: , , , , ,