Kuo skiriasi „Cloud AutoML“ ir „Cloud AI Platform“?
„Cloud AutoML“ ir „Cloud AI Platform“ yra dvi skirtingos „Google Cloud Platform“ (GCP) siūlomos paslaugos, skirtos įvairiems mašininio mokymosi (ML) ir dirbtinio intelekto (AI) aspektams. Abi paslaugos siekia supaprastinti ir pagerinti ML modelių kūrimą, diegimą ir valdymą, tačiau jos skirtos skirtingoms vartotojų bazėms ir naudojimo atvejams. Norint suprasti šių dviejų paslaugų skirtumus, reikia išsamiai išnagrinėti jų funkcijas, funkcijas ir numatomas auditorijas.
„Cloud AutoML“ sukurta siekiant demokratizuoti mašininį mokymąsi ir padaryti jį prieinamą vartotojams, turintiems ribotą patirtį šioje srityje. Jis siūlo mašininio mokymosi produktų rinkinį, leidžiantį kūrėjams, turintiems minimalių ML žinių, parengti aukštos kokybės modelius, pritaikytus konkretiems verslo poreikiams. Cloud AutoML suteikia patogią sąsają ir automatizuoja daugelį sudėtingų procesų, susijusių su modelio mokymu, pvz., išankstinį duomenų apdorojimą, funkcijų inžineriją ir hiperparametrų derinimą. Šis automatizavimas leidžia vartotojams sutelkti dėmesį į esamą verslo problemą, o ne į mašininio mokymosi sudėtingumą.
Pagrindinės „Cloud AutoML“ funkcijos:
1. Vartotojo sąsaja: Cloud AutoML suteikia grafinę vartotojo sąsają (GUI), kuri supaprastina ML modelių kūrimo ir valdymo procesą. Vartotojai gali įkelti savo duomenų rinkinius, pasirinkti modelio tipą, kurį nori išmokyti (pvz., vaizdų klasifikavimą, natūralios kalbos apdorojimą) ir vos keliais paspaudimais pradėti mokymo procesą.
2. Automatizuotas modelių mokymas: „Cloud AutoML“ automatizuoja visą modelio mokymo vamzdyną, įskaitant išankstinį duomenų apdorojimą, funkcijų ištraukimą, modelio pasirinkimą ir hiperparametrų derinimą. Šis automatizavimas užtikrina, kad vartotojai gali gauti aukštos kokybės modelius, nesuprantant pagrindinių ML algoritmų.
3. Iš anksto apmokyti modeliai: „Cloud AutoML“ naudoja iš anksto paruoštus „Google“ modelius ir mokymosi metodus, kad paspartintų mokymo procesą. Pradėdami nuo modelio, kuris jau buvo išmokytas naudoti didelį duomenų rinkinį, vartotojai gali pasiekti geresnį našumą naudodami mažiau duomenų ir skaičiavimo išteklių.
4. Individualių modelių mokymai: Nepaisant automatizavimo, „Cloud AutoML“ leidžia vartotojams pritaikyti tam tikrus mokymo proceso aspektus. Pavyzdžiui, vartotojai gali nurodyti mokymo iteracijų skaičių, neuroninio tinklo architektūros tipą ir vertinimo metrikas.
5. Integracija su kitomis GSP paslaugomis: „Cloud AutoML“ sklandžiai integruojasi su kitomis GSP paslaugomis, tokiomis kaip „Google Cloud Storage“, skirta duomenų saugojimui, „BigQuery“ duomenų analizei ir AI platforma, skirta modelio diegimui. Ši integracija leidžia vartotojams kurti visapusiškas ML darbo eigas GSP ekosistemoje.
„Cloud AutoML“ programų pavyzdžiai:
- Vaizdo klasifikacija: Įmonės gali naudoti „Cloud AutoML Vision“, kad sukurtų pasirinktinius vaizdų klasifikavimo modelius tokioms užduotims kaip produktų skirstymas į kategorijas, kokybės tikrinimas ir turinio moderavimas.
- Gamtos kalbos apdorojimas: „Cloud AutoML Natural Language“ leidžia vartotojams kurti pasirinktinius NLP modelius, skirtus nuotaikų analizei, objektų atpažinimui ir teksto klasifikavimui.
- Vertimas: „Cloud AutoML Translation“ leidžia organizacijoms kurti pasirinktinius vertimo modelius, pritaikytus konkretiems domenams ar pramonės šakoms, taip pagerinant specializuoto turinio vertimo tikslumą.
Kita vertus, „Cloud AI Platform“ yra išsamus įrankių ir paslaugų rinkinys, skirtas labiau patyrusiems duomenų mokslininkams, ML inžinieriams ir tyrinėtojams. Tai suteikia lanksčią ir keičiamo dydžio aplinką ML modeliams kurti, mokyti ir diegti naudojant pasirinktinį kodą ir pažangias technologijas. „Cloud AI“ platforma palaiko daugybę ML sistemų, įskaitant „TensorFlow“, „PyTorch“ ir „scikit-learn“, ir siūlo plačias tinkinimo parinktis vartotojams, kuriems reikia tikslios modelių kontrolės.
Pagrindinės „Cloud AI“ platformos funkcijos:
1. Individualaus modelio kūrimas: Cloud AI platforma leidžia vartotojams rašyti pasirinktinį kodą modelio kūrimui naudojant pageidaujamas ML sistemas. Šis lankstumas leidžia patyrusiems specialistams įgyvendinti sudėtingus algoritmus ir pritaikyti savo modelius pagal konkrečius reikalavimus.
2. Tvarkomi Jupyter bloknotai: platforma teikia valdomus Jupyter nešiojamuosius kompiuterius, kurie yra interaktyvios skaičiavimo aplinkos, palengvinančios eksperimentavimą ir prototipų kūrimą. Vartotojai gali paleisti kodą, vizualizuoti duomenis ir dokumentuoti savo darbo eigą vienoje sąsajoje.
3. Paskirstytas mokymas: „Cloud AI“ platforma palaiko paskirstytą mokymą, leidžiantį vartotojams pritaikyti modelių mokymą keliuose GPU arba TPU. Ši galimybė yra būtina norint apmokyti didelius modelius dideliuose duomenų rinkiniuose, sumažinti mokymo laiką ir pagerinti našumą.
4. Hiperparametrų derinimas: platformoje yra hiperparametrų derinimo įrankiai, leidžiantys vartotojams optimizuoti savo modelius sistemingai ieškant geriausių hiperparametrų. Šis procesas gali būti automatizuotas naudojant tokius metodus kaip tinklelio paieška, atsitiktinė paieška ir Bajeso optimizavimas.
5. Modelio diegimas ir aptarnavimas: „Cloud AI“ platforma suteikia tvirtą infrastruktūrą, skirtą ML modeliams diegti ir aptarnauti gamyboje. Vartotojai gali įdiegti savo modelius kaip RESTful API, užtikrindami, kad juos būtų galima lengvai integruoti į programas ir pasiekti galutiniai vartotojai.
6. Versijų kūrimas ir stebėjimas: platforma palaiko modelio versijų kūrimą, leidžiantį vartotojams valdyti kelias savo modelių versijas ir stebėti pokyčius laikui bėgant. Be to, jame siūlomi stebėjimo įrankiai, skirti sekti modelio veikimą ir aptikti tokias problemas kaip dreifas ir degradacija.
„Cloud AI“ platformos programų pavyzdžiai:
- Nuspėjama priežiūra: Gamybos įmonės gali naudoti debesies AI platformą kurdamos pasirinktinius nuspėjamosios priežiūros modelius, kurie analizuoja jutiklių duomenis ir numato įrangos gedimus, taip sumažindamos prastovos laiką ir priežiūros išlaidas.
- Sukčiavimo aptikimas: Finansų institucijos gali sukurti sudėtingus sukčiavimo aptikimo modelius, naudodamos Cloud AI platformą, panaudodamos pažangias ML technologijas, kad nustatytų nesąžiningus sandorius ir sumažintų riziką.
- Suasmenintos rekomendacijos: Elektroninės prekybos platformos gali sukurti suasmenintas rekomendacijų sistemas su „Cloud AI“ platforma, pagerindamos klientų patirtį siūlydamos produktus pagal vartotojo elgesį ir pageidavimus.
Iš esmės pagrindinis skirtumas tarp „Cloud AutoML“ ir „Cloud AI Platform“ yra jų tikslinė auditorija ir reikalingas kompetencijos lygis. „Cloud AutoML“ sukurta vartotojams, turintiems ribotas ML žinias, suteikiant automatizuotą ir patogią aplinką pritaikytiems modeliams mokyti. Priešingai, „Cloud AI“ platforma skirta patyrusiems specialistams, siūlydama lanksčią ir keičiamo dydžio aplinką, skirtą kurti, mokyti ir diegti pasirinktinius ML modelius naudojant pažangias technologijas.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/CL/GCP „Google Cloud Platform“:
- Kiek GSP naudinga kuriant tinklalapius ar programas, diegiant ir priegloboje?
- Kaip apskaičiuoti potinklio IP adresų diapazoną?
- Kuo skiriasi „Big Table“ ir „BigQuery“?
- Kaip sukonfigūruoti apkrovos balansavimą GCP, kad būtų galima naudoti kelis pagrindinius žiniatinklio serverius su „WordPress“, užtikrinant, kad duomenų bazė yra nuosekli daugelyje „WordPress“ egzempliorių (žiniatinklio serverių)?
- Ar prasminga diegti apkrovos balansavimą, kai naudojamas tik vienas vidinis žiniatinklio serveris?
- Jei „Cloud Shell“ pateikia iš anksto sukonfigūruotą apvalkalą su „Cloud SDK“ ir jam nereikia vietinių išteklių, koks pranašumas naudojant vietinį „Cloud SDK“ diegimą, o ne „Cloud Shell“ naudojant „Cloud Console“?
- Ar yra „Android“ mobilioji programa, kurią galima naudoti „Google Cloud Platform“ tvarkymui?
- Kokie yra „Google Cloud Platform“ valdymo būdai?
- Kas yra debesų kompiuterija?
- Kuo skiriasi „Bigquery“ ir „Cloud SQL“?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/CL/GCP Google Cloud Platform