Mi a különbség a Cloud AutoML és a Cloud AI Platform között?

/ / Megjelent a Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, A GCP áttekintése, GCP Machine Learning áttekintés

A Cloud AutoML és a Cloud AI Platform a Google Cloud Platform (GCP) által kínált két külön szolgáltatás, amelyek a gépi tanulás (ML) és a mesterséges intelligencia (AI) különböző aspektusait szolgálják ki. Mindkét szolgáltatás célja az ML modellek fejlesztésének, telepítésének és kezelésének egyszerűsítése és javítása, de különböző felhasználói bázisokat és használati eseteket céloznak meg. A két szolgáltatás közötti különbségek megértéséhez részletesen meg kell vizsgálni azok jellemzőit, funkcióit és célközönségét.

A Cloud AutoML célja a gépi tanulás demokratizálása azáltal, hogy elérhetővé teszi a területen korlátozott szakértelemmel rendelkező felhasználók számára. Gépi tanulási termékcsomagot kínál, amely lehetővé teszi a minimális ML-ismerettel rendelkező fejlesztők számára, hogy speciális üzleti igényekre szabott, kiváló minőségű modelleket képezzenek. A Cloud AutoML felhasználóbarát felületet biztosít, és automatizálja a modell betanításában részt vevő összetett folyamatokat, például az adatok előfeldolgozását, a funkciótervezést és a hiperparaméter-hangolást. Ez az automatizálás lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a gépi tanulás bonyolultsága helyett az aktuális üzleti problémára összpontosítsanak.

A Cloud AutoML főbb jellemzői a következők:

1. Felhasználóbarát felület: A Cloud AutoML grafikus felhasználói felületet (GUI) biztosít, amely leegyszerűsíti az ML-modellek létrehozásának és kezelésének folyamatát. A felhasználók feltölthetik adatkészleteiket, kiválaszthatják a betanítani kívánt modell típusát (pl. képosztályozás, természetes nyelvi feldolgozás), és néhány kattintással elindíthatják a betanítási folyamatot.

2. Automatizált modellképzés: A Cloud AutoML automatizálja a teljes modell betanítási folyamatot, beleértve az adatok előfeldolgozását, a jellemzők kinyerését, a modell kiválasztását és a hiperparaméterek hangolását. Ez az automatizálás biztosítja, hogy a felhasználók kiváló minőségű modelleket kapjanak anélkül, hogy megérteniük kellene a mögöttes ML-algoritmusokat.

3. Előre betanított modellek: A Cloud AutoML kihasználja a Google előre betanított modelljeit és tanulási technikáit, hogy felgyorsítsa a képzési folyamatot. Ha egy olyan modellt kezdenek, amelyet már nagy adatkészletre betanítottak, a felhasználók kevesebb adattal és számítási erőforrással jobb teljesítményt érhetnek el.

4. Egyedi modell képzés: Az automatizálás ellenére a Cloud AutoML lehetővé teszi a felhasználók számára a képzési folyamat bizonyos aspektusainak testreszabását. Például a felhasználók megadhatják a betanítási iterációk számát, a neurális hálózati architektúra típusát és az értékelési metrikákat.

5. Integráció más GCP-szolgáltatásokkal: A Cloud AutoML zökkenőmentesen integrálható más GCP-szolgáltatásokkal, mint például a Google Cloud Storage az adattároláshoz, a BigQuery az adatok elemzéséhez és az AI Platform a modellek telepítéséhez. Ez az integráció lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy végpontok közötti ML munkafolyamatokat építsenek ki a GCP-ökoszisztémán belül.

Példák a Cloud AutoML alkalmazásokra:

- Képosztályozás: A vállalkozások a Cloud AutoML Vision segítségével egyéni képbesorolási modelleket hozhatnak létre olyan feladatokhoz, mint a termékek kategorizálása, minőségellenőrzés és tartalommoderálás.
- Természetes nyelvi feldolgozás: A Cloud AutoML Natural Language lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyéni NLP-modelleket készítsenek érzelemelemzéshez, entitásfelismeréshez és szövegosztályozáshoz.
- Fordítás: A Cloud AutoML Translation lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy egyedi fordítási modelleket hozzanak létre, amelyek bizonyos tartományokhoz vagy iparágakhoz vannak szabva, javítva ezzel a speciális tartalmak fordítási pontosságát.

Másrészt a Cloud AI Platform egy átfogó eszköz- és szolgáltatáscsomag, amely tapasztaltabb adattudósoknak, ML mérnököknek és kutatóknak szól. Rugalmas és méretezhető környezetet biztosít az ML modellek fejlesztéséhez, betanításához és telepítéséhez egyedi kódot és fejlett technikákat használva. A Cloud AI Platform az ML keretrendszerek széles skáláját támogatja, beleértve a TensorFlow-t, a PyTorch-ot és a scikit-learn-t, és kiterjedt testreszabási lehetőségeket kínál azoknak a felhasználóknak, akiknek a modelljeik precíz szabályozására van szükségük.

A Cloud AI Platform főbb jellemzői a következők:

1. Egyedi modellfejlesztés: A Cloud AI Platform lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyedi kódot írjanak a modellfejlesztéshez a preferált ML keretrendszerek használatával. Ez a rugalmasság lehetővé teszi a tapasztalt szakemberek számára, hogy összetett algoritmusokat hajtsanak végre, és modelljeiket egyedi követelményekhez igazítsák.

2. Felügyelt Jupyter notebookok: A platform felügyelt Jupyter Notebookokat kínál, amelyek interaktív számítási környezetek, amelyek megkönnyítik a kísérletezést és a prototípusok készítését. A felhasználók egyetlen felületen futtathatják a kódot, vizualizálhatják az adatokat és dokumentálhatják munkafolyamataikat.

3. Elosztott képzés: A Cloud AI Platform támogatja az elosztott képzést, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy több GPU-n vagy TPU-n keresztül méretezzék modellképzésüket. Ez a képesség elengedhetetlen a nagy modellek hatalmas adatkészleteken való betanításához, csökkentve a képzési időt és javítva a teljesítményt.

4. Hiperparaméter hangolás: A platform olyan eszközöket tartalmaz a hiperparaméterek hangolására, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy a legjobb hiperparaméterek szisztematikus keresésével optimalizálják modelleiket. Ez a folyamat automatizálható olyan technikákkal, mint a rácskeresés, a véletlenszerű keresés és a Bayes-optimalizálás.

5. Modell bevezetés és kiszolgálás: A Cloud AI Platform robusztus infrastruktúrát biztosít az ML-modellek éles üzembe helyezéséhez és kiszolgálásához. A felhasználók RESTful API-ként telepíthetik modelljeiket, így biztosítva, hogy könnyen integrálhatók legyenek az alkalmazásokba, és a végfelhasználók hozzáférjenek.

6. Verziókészítés és felügyelet: A platform támogatja a modellverziót, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy modelljeik több verzióját kezeljék, és nyomon kövessék a változásokat az idő múlásával. Ezenkívül megfigyelő eszközöket kínál a modell teljesítményének nyomon követésére és az olyan problémák észlelésére, mint az elsodródás és a leromlás.

Példák a Cloud AI Platform alkalmazásokra:

- Prediktív karbantartás: A gyártó vállalatok a Cloud AI Platform segítségével olyan egyedi prediktív karbantartási modelleket dolgozhatnak ki, amelyek elemzik az érzékelőadatokat és előre jelezhetik a berendezések meghibásodását, csökkentve az állásidőt és a karbantartási költségeket.
- Csalások felderítése: A pénzintézetek kifinomult csalásészlelési modelleket hozhatnak létre a Cloud AI Platform segítségével, fejlett ML technikákat alkalmazva a csaló tranzakciók azonosítására és a kockázatok csökkentésére.
- Személyre szabott ajánlások: Az e-kereskedelmi platformok személyre szabott ajánlórendszereket hozhatnak létre a Cloud AI Platform segítségével, javítva az ügyfélélményt azáltal, hogy a felhasználói viselkedés és preferenciák alapján termékeket javasolnak.

Lényegében a Cloud AutoML és a Cloud AI Platform közötti elsődleges különbség a célközönségükben és a szükséges szakértelem szintjében rejlik. A Cloud AutoML a korlátozott ML ismeretekkel rendelkező felhasználók számára készült, automatizált és felhasználóbarát környezetet biztosítva az egyéni modellek betanításához. Ezzel szemben a Cloud AI Platform a tapasztalt szakembereket szolgálja ki, rugalmas és méretezhető környezetet kínálva a fejlett technikákkal rendelkező egyedi ML-modellek fejlesztéséhez, betanításához és telepítéséhez.

További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

További kérdések és válaszok az EITC/CL/GCP Google Cloud Platformban

További kérdések és válaszok:

Címkék: , , , , ,