Az AutoML és a Vertex AI a Google Cloud Platform (GCP) által kínált két gépi tanulási szolgáltatás, amelyek célja a gépi tanulási modellek felépítésének és telepítésének egyszerűsítése. Noha mindkét szolgáltatás közös célja, hogy lehetővé tegye a felhasználók számára a gépi tanulási képességek széleskörű szakértelem nélküli kihasználását, számos lényeges különbség van az AutoML és a Vertex AI között.
Az AutoML egy gépi tanulási termékcsomag, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyéni gépi tanulási modelleket készítsenek a gépi tanulási koncepciók korlátozott ismerete mellett. Felhasználóbarát felületet biztosít, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy saját adataikat töltsék fel, és modelleket képezzenek különféle feladatokhoz, például képosztályozáshoz, természetes nyelvi feldolgozáshoz és táblázatos adatelemzéshez. Az AutoML automatizált technikákat alkalmaz a gépi tanulási modell felépítésével kapcsolatos számos összetett feladat kezelésére, beleértve a funkciótervezést, a hiperparaméter-hangolást és a modellválasztást. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a gépi tanulási algoritmusok bonyolultsága helyett a saját problémájukra összpontosítsanak.
Másrészt a Vertex AI egy fejlettebb és átfogóbb gépi tanulási platform, amely magában foglalja az AutoML képességeket és további funkciókat. Egységes és teljes körűen felügyelt környezetet biztosít a gépi tanulás teljes munkafolyamatához, az adatok előkészítésétől a modelltelepítésig és -felügyeletig. A Vertex AI támogatja mind az AutoML, mind az egyedi modellfejlesztést, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy az igényeiknek leginkább megfelelő absztrakciós szintet válasszák. Előre beépített gépi tanulási komponensek és folyamatok széles skáláját kínálja, valamint saját kódot és keretrendszert is hozhat. A Vertex AI olyan fejlett funkciókat is kínál, mint például az elosztott képzés, a modellverziók készítése és az automatikus skálázás a nagyszabású gépi tanulási munkaterhelések kezelésére.
Az egyik legfontosabb különbség az AutoML és a Vertex AI között az általuk kínált vezérlési és testreszabási szint. Az AutoML-t azoknak a felhasználóknak tervezték, akik az automatizáltabb megközelítést részesítik előnyben, és hajlandóak bizonyos irányítást átadni a könnyebb használat érdekében. Előre elkészített modelleket és automatikus funkciótervezést biztosít, ami korlátozhatja a felhasználók számára elérhető rugalmasságot és finomhangolási lehetőségeket. Másrészt a Vertex AI nagyobb rugalmasságot és vezérlést kínál, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy meghatározzák saját modelleiket, kísérletezzenek különböző algoritmusokkal és hiperparaméterekkel, és integrálódjanak a meglévő kódokkal és keretrendszerekkel.
Egy másik különbség a két szolgáltatás méretezhetőségében és teljesítményében rejlik. Míg az AutoML alkalmas kisebb léptékű gépi tanulási feladatokra, a Vertex AI-t nagy léptékű és vállalati szintű munkaterhelések kezelésére tervezték. A Vertex AI kihasználja a Google infrastruktúráját és elosztott számítási képességeit, hogy nagy teljesítményű oktatást és következtetéseket lehessen végrehajtani. Speciális funkciókat is kínál, például automatikus méretezést és online előrejelzést a hatékony erőforrás-kihasználás és az alacsony késleltetés érdekében.
Az AutoML és a Vertex AI a Google Cloud Platform által kínált két gépi tanulási szolgáltatás, amelyek célja a gépi tanulási modellek felépítésének és üzembe helyezésének egyszerűsítése. Az AutoML felhasználóbarát felületet és automatizált technikákat kínál egyedi modellek készítéséhez, míg a Vertex AI egy fejlettebb és átfogóbb platformot kínál további szolgáltatásokkal és rugalmassággal. Az AutoML és a Vertex AI közötti választás a felhasználó szakértelmétől, a probléma összetettségétől, valamint a kívánt vezérlési és testreszabási szinttől függ.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Ha a Cloud Shell előre konfigurált héjat biztosít a Cloud SDK-val, és nincs szüksége helyi erőforrásokra, mi az előnye a Cloud SDK helyi telepítésének a Cloud Console használatával történő Cloud Shell használata helyett?
- Van olyan Android mobilalkalmazás, amely használható a Google Cloud Platform kezelésére?
- Milyen módokon kezelheti a Google Cloud Platformot?
- Mi az a cloud computing?
- Mi a különbség a Bigquery és a Cloud SQL között?
- Mi a különbség a felhőalapú SQL és a felhőkulcs között?
- Mi az a GCP App Engine?
- Mi a különbség a felhőfutás és a GKE között?
- Mi az a konténeres alkalmazás?
- Mi a különbség a Dataflow és a BigQuery között?
További kérdések és válaszok az EITC/CL/GCP Google Cloud Platformban