„AutoML“ ir „Vertex AI“ yra dvi „Google Cloud Platform“ (GCP) siūlomos mašininio mokymosi paslaugos, kuriomis siekiama supaprastinti mašininio mokymosi modelių kūrimo ir diegimo procesą. Nors abiejų paslaugų tikslas yra suteikti vartotojams galimybę pasinaudoti mašininio mokymosi galimybėmis be didelių žinių, yra keletas pagrindinių AutoML ir Vertex AI skirtumų.
„AutoML“ yra mašininio mokymosi produktų rinkinys, leidžiantis vartotojams kurti pasirinktinius mašininio mokymosi modelius turint ribotas žinias apie mašininio mokymosi koncepcijas. Tai suteikia patogią sąsają, leidžiančią vartotojams įkelti savo duomenis ir parengti modelius įvairioms užduotims, tokioms kaip vaizdų klasifikavimas, natūralios kalbos apdorojimas ir lentelių duomenų analizė. AutoML naudoja automatizuotus metodus, kad būtų galima atlikti daugelį sudėtingų užduočių, susijusių su mašininio mokymosi modelio kūrimu, įskaitant funkcijų inžineriją, hiperparametrų derinimą ir modelio pasirinkimą. Tai leidžia vartotojams sutelkti dėmesį į konkrečią problemų sritį, o ne į mašininio mokymosi algoritmų sudėtingumą.
Kita vertus, Vertex AI yra pažangesnė ir visapusiškesnė mašininio mokymosi platforma, apimanti AutoML galimybes ir papildomas funkcijas. Tai suteikia vieningą ir visiškai valdomą aplinką visai mašininio mokymosi darbo eigai, nuo duomenų paruošimo iki modelio diegimo ir stebėjimo. Vertex AI palaiko ir AutoML, ir pasirinktinio modelio kūrimą, todėl vartotojai gali pasirinkti geriausiai jų poreikius atitinkantį abstrakcijos lygį. Jis siūlo platų iš anksto sukurtų mašininio mokymosi komponentų ir vamzdynų asortimentą, taip pat galimybę atsinešti savo kodą ir sistemas. Vertex AI taip pat teikia pažangias funkcijas, tokias kaip paskirstytas mokymas, modelio versijų kūrimas ir automatinis mastelio keitimas, kad būtų galima valdyti didelio masto mašininio mokymosi darbo krūvius.
Vienas iš pagrindinių AutoML ir Vertex AI skirtumų yra jų siūlomo valdymo ir pritaikymo lygis. „AutoML“ sukurtas vartotojams, kurie renkasi labiau automatizuotą metodą ir nori pakeisti tam tikrą valdymą, kad būtų lengviau naudoti. Jame pateikiami iš anksto sukurti modeliai ir automatinė funkcijų inžinerija, o tai gali apriboti naudotojams prieinamas lankstumo ir koregavimo parinktis. Kita vertus, „Vertex AI“ siūlo daugiau lankstumo ir valdymo, leidžiant vartotojams apibrėžti savo modelius, eksperimentuoti su skirtingais algoritmais ir hiperparametrais bei integruotis su esamu kodu ir sistemomis.
Kitas skirtumas yra dviejų paslaugų mastelio keitimas ir našumo galimybės. Nors „AutoML“ tinka mažesnio masto mašininio mokymosi užduotims, „Vertex AI“ yra sukurta didelio masto ir įmonės lygio darbo krūviams valdyti. „Vertex AI“ naudoja „Google“ infrastruktūrą ir paskirstytas skaičiavimo galimybes, kad būtų galima atlikti didelio našumo mokymą ir daryti išvadas dideliu mastu. Ji taip pat siūlo pažangias funkcijas, tokias kaip automatinis mastelio keitimas ir internetinis numatymas, kad būtų užtikrintas efektyvus išteklių panaudojimas ir mažas delsimas.
„AutoML“ ir „Vertex AI“ yra dvi „Google Cloud Platform“ siūlomos mašininio mokymosi paslaugos, kuriomis siekiama supaprastinti mašininio mokymosi modelių kūrimo ir diegimo procesą. „AutoML“ suteikia patogią vartotojo sąsają ir automatizuotus metodus kuriant pasirinktinius modelius, o „Vertex AI“ siūlo pažangesnę ir išsamesnę platformą su papildomomis funkcijomis ir lankstumu. Pasirinkimas tarp AutoML ir Vertex AI priklauso nuo vartotojo kompetencijos lygio, problemos sudėtingumo ir norimo valdymo bei pritaikymo lygio.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/CL/GCP „Google Cloud Platform“:
- 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“?
- Kuo skiriasi debesies SQL ir debesies veržliaraktis
- Kas yra GCP App Engine?
- Kuo skiriasi „Cloud Run“ ir „GKE“.
- Kas yra konteinerinė programa?
- Kuo skiriasi „Dataflow“ ir „BigQuery“?
- Kaip sukonfigūruoti debesies apvalkalą?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/CL/GCP Google Cloud Platform