AutoML і Vertex AI — це дві служби машинного навчання, які пропонує Google Cloud Platform (GCP), які спрямовані на спрощення процесу створення та розгортання моделей машинного навчання. Хоча обидві служби мають спільну мету — дозволити користувачам використовувати можливості машинного навчання без великого досвіду, між AutoML і Vertex AI є кілька ключових відмінностей.
AutoML — це набір продуктів машинного навчання, який дозволяє користувачам створювати власні моделі машинного навчання з обмеженими знаннями концепцій машинного навчання. Він надає зручний інтерфейс, який дозволяє користувачам завантажувати власні дані та навчати моделі для різних завдань, таких як класифікація зображень, обробка природної мови та аналіз табличних даних. AutoML використовує автоматизовані методи для вирішення багатьох складних завдань, пов’язаних зі створенням моделі машинного навчання, включаючи розробку функцій, налаштування гіперпараметрів і вибір моделі. Це дозволяє користувачам зосередитися на конкретній проблемній області, а не на тонкощах алгоритмів машинного навчання.
З іншого боку, Vertex AI — це більш вдосконалена та комплексна платформа машинного навчання, яка включає в себе можливості AutoML разом із додатковими функціями. Він забезпечує уніфіковане та повністю кероване середовище для всього робочого процесу машинного навчання, від підготовки даних до розгортання моделі та моніторингу. Vertex AI підтримує як AutoML, так і розробку індивідуальної моделі, дозволяючи користувачам вибирати рівень абстракції, який найкраще відповідає їхнім потребам. Він пропонує широкий спектр готових компонентів і конвеєрів машинного навчання, а також можливість додавати свій власний код і фреймворки. Vertex AI також надає розширені функції, такі як розподілене навчання, керування версіями моделі та автоматичне масштабування для обробки великомасштабних навантажень машинного навчання.
Однією з ключових відмінностей між AutoML і Vertex AI є рівень контролю та налаштування, які вони пропонують. AutoML розроблено для користувачів, які віддають перевагу більш автоматизованому підходу та готові поміняти певний контроль за простоту використання. Він надає готові моделі та автоматичне проектування функцій, що може обмежити гнучкість і можливості тонкого налаштування, доступні користувачам. З іншого боку, Vertex AI пропонує більше гнучкості та контролю, дозволяючи користувачам визначати власні моделі, експериментувати з різними алгоритмами та гіперпараметрами та інтегруватися з існуючим кодом і фреймворками.
Інша відмінність полягає в масштабованості та продуктивності двох служб. У той час як AutoML підходить для невеликих завдань машинного навчання, Vertex AI розроблено для обробки великомасштабних робочих навантажень і навантажень корпоративного рівня. Vertex AI використовує інфраструктуру Google і можливості розподіленого обчислення, щоб забезпечити високоефективне навчання та висновки в масштабі. Він також пропонує розширені функції, такі як автоматичне масштабування та онлайн-прогнозування, щоб забезпечити ефективне використання ресурсів і низьку затримку.
AutoML і Vertex AI — це дві послуги машинного навчання, які пропонує Google Cloud Platform і спрямовані на спрощення процесу створення та розгортання моделей машинного навчання. AutoML надає зручний інтерфейс і автоматизовані методи створення власних моделей, тоді як Vertex AI пропонує більш просунуту та повну платформу з додатковими функціями та гнучкістю. Вибір між AutoML і Vertex AI залежить від рівня знань користувача, складності проблеми та бажаного рівня контролю та налаштування.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Чи існує мобільний додаток Android, який можна використовувати для керування хмарною платформою Google?
- Які є способи керування Google Cloud Platform?
- Що таке хмарні обчислення?
- Яка різниця між Bigquery та Cloud SQL
- Яка різниця між хмарним SQL і хмарним гайковим ключем
- Що таке GCP App Engine?
- Яка різниця між хмарним запуском і GKE
- Що таке контейнерне застосування?
- У чому різниця між Dataflow і BigQuery?
- Як налаштувати хмарну оболонку?
Більше запитань і відповідей дивіться в EITC/CL/GCP Google Cloud Platform