Apakah perbezaan antara Cloud AutoML dan Cloud AI Platform?

/ / Disiarkan dalam Cloud Computing, Platform Awan Google EITC/CL/GCP, Gambaran keseluruhan GCP, Gambaran keseluruhan Pembelajaran Mesin GCP

Cloud AutoML dan Cloud AI Platform ialah dua perkhidmatan berbeza yang ditawarkan oleh Google Cloud Platform (GCP) yang memenuhi pelbagai aspek pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI). Kedua-dua perkhidmatan ini bertujuan untuk memudahkan dan meningkatkan pembangunan, penggunaan dan pengurusan model ML, tetapi ia menyasarkan pangkalan pengguna dan kes penggunaan yang berbeza. Memahami perbezaan antara kedua-dua perkhidmatan ini memerlukan pemeriksaan terperinci tentang ciri, fungsi dan khalayak yang dimaksudkan.

Cloud AutoML direka untuk mendemokrasikan pembelajaran mesin dengan menjadikannya boleh diakses oleh pengguna yang mempunyai kepakaran terhad dalam bidang tersebut. Ia menawarkan set produk pembelajaran mesin yang membolehkan pembangun dengan pengetahuan ML minimum untuk melatih model berkualiti tinggi yang disesuaikan dengan keperluan perniagaan tertentu. Cloud AutoML menyediakan antara muka mesra pengguna dan mengautomasikan banyak proses kompleks yang terlibat dalam latihan model, seperti prapemprosesan data, kejuruteraan ciri dan penalaan hiperparameter. Automasi ini membolehkan pengguna menumpukan pada masalah perniagaan yang dihadapi dan bukannya selok-belok pembelajaran mesin.

Ciri utama Cloud AutoML termasuk:

1. Antara Muka Pengguna Mesra: Cloud AutoML menyediakan antara muka pengguna grafik (GUI) yang memudahkan proses mencipta dan mengurus model ML. Pengguna boleh memuat naik set data mereka, memilih jenis model yang mereka mahu latih (cth, klasifikasi imej, pemprosesan bahasa semula jadi), dan memulakan proses latihan dengan hanya beberapa klik.

2. Latihan Model Automatik: Cloud AutoML mengautomasikan keseluruhan saluran latihan model, termasuk prapemprosesan data, pengekstrakan ciri, pemilihan model dan penalaan hiperparameter. Automasi ini memastikan pengguna boleh mendapatkan model berkualiti tinggi tanpa perlu memahami algoritma ML yang mendasari.

3. Model yang Terlatih: Cloud AutoML memanfaatkan model pra-latihan Google dan memindahkan teknik pembelajaran untuk mempercepatkan proses latihan. Dengan bermula dengan model yang telah dilatih pada set data yang besar, pengguna boleh mencapai prestasi yang lebih baik dengan kurang data dan sumber pengiraan.

4. Latihan Model Tersuai: Walaupun automasinya, Cloud AutoML membenarkan pengguna menyesuaikan aspek tertentu proses latihan. Sebagai contoh, pengguna boleh menentukan bilangan lelaran latihan, jenis seni bina rangkaian saraf dan metrik penilaian.

5. Penyepaduan dengan Perkhidmatan GCP Lain: Cloud AutoML disepadukan dengan lancar dengan perkhidmatan GCP lain, seperti Storan Awan Google untuk penyimpanan data, BigQuery untuk analisis data dan AI Platform untuk penggunaan model. Penyepaduan ini membolehkan pengguna membina aliran kerja ML hujung ke hujung dalam ekosistem GCP.

Contoh aplikasi Cloud AutoML termasuk:

- Pengelasan Imej: Perniagaan boleh menggunakan Cloud AutoML Vision untuk mencipta model klasifikasi imej tersuai untuk tugasan seperti pengkategorian produk, pemeriksaan kualiti dan penyederhanaan kandungan.
- Pemprosesan Bahasa Asli: Cloud AutoML Natural Language membolehkan pengguna membina model NLP tersuai untuk analisis sentimen, pengecaman entiti dan klasifikasi teks.
- Terjemahan: Terjemahan AutoML Cloud membolehkan organisasi mencipta model terjemahan tersuai yang disesuaikan dengan domain atau industri tertentu, meningkatkan ketepatan terjemahan untuk kandungan khusus.

Sebaliknya, Cloud AI Platform ialah set lengkap alatan dan perkhidmatan yang ditujukan kepada saintis data, jurutera ML dan penyelidik yang lebih berpengalaman. Ia menyediakan persekitaran yang fleksibel dan berskala untuk membangun, melatih dan menggunakan model ML menggunakan kod tersuai dan teknik lanjutan. Cloud AI Platform menyokong rangkaian luas rangka kerja ML, termasuk TensorFlow, PyTorch dan scikit-learn, serta menawarkan pilihan penyesuaian yang meluas untuk pengguna yang memerlukan kawalan terperinci ke atas model mereka.

Ciri utama Cloud AI Platform termasuk:

1. Pembangunan Model Tersuai: Cloud AI Platform membolehkan pengguna menulis kod tersuai untuk pembangunan model menggunakan rangka kerja ML pilihan mereka. Fleksibiliti ini membolehkan pengamal berpengalaman melaksanakan algoritma yang kompleks dan menyesuaikan model mereka dengan keperluan khusus.

2. Buku Nota Jupyter Terurus: Platform ini menyediakan Buku Nota Jupyter terurus, yang merupakan persekitaran pengkomputeran interaktif yang memudahkan percubaan dan prototaip. Pengguna boleh menjalankan kod, menggambarkan data dan mendokumentasikan aliran kerja mereka dalam satu antara muka.

3. Latihan Teragih: Cloud AI Platform menyokong latihan teragih, membolehkan pengguna menskalakan latihan model mereka merentas berbilang GPU atau TPU. Keupayaan ini penting untuk melatih model besar pada set data besar-besaran, mengurangkan masa latihan dan meningkatkan prestasi.

4. Penalaan Hiperparameter: Platform ini termasuk alatan untuk penalaan hiperparameter, membolehkan pengguna mengoptimumkan model mereka dengan mencari hiperparameter terbaik secara sistematik. Proses ini boleh diautomasikan menggunakan teknik seperti carian grid, carian rawak dan pengoptimuman Bayesian.

5. Penerapan dan Penyajian Model: Cloud AI Platform menyediakan infrastruktur yang mantap untuk menggunakan dan menyediakan model ML dalam pengeluaran. Pengguna boleh menggunakan model mereka sebagai API RESTful, memastikan ia boleh disepadukan dengan mudah ke dalam aplikasi dan diakses oleh pengguna akhir.

6. Versi dan Pemantauan: Platform ini menyokong versi model, membolehkan pengguna mengurus berbilang versi model mereka dan menjejaki perubahan dari semasa ke semasa. Selain itu, ia menawarkan alat pemantauan untuk menjejak prestasi model dan mengesan isu seperti hanyut dan kemerosotan.

Contoh aplikasi Cloud AI Platform termasuk:

- Penyelenggaraan Ramalan: Syarikat pembuatan boleh menggunakan Cloud AI Platform untuk membangunkan model penyelenggaraan ramalan tersuai yang menganalisis data sensor dan meramalkan kegagalan peralatan, mengurangkan masa henti dan kos penyelenggaraan.
- Pengesanan penipuan: Institusi kewangan boleh membina model pengesanan penipuan yang canggih menggunakan Cloud AI Platform, memanfaatkan teknik ML termaju untuk mengenal pasti transaksi penipuan dan mengurangkan risiko.
- Cadangan yang diperibadikan: Platform e-dagang boleh mencipta sistem pengesyoran yang diperibadikan dengan Cloud AI Platform, mempertingkatkan pengalaman pelanggan dengan mencadangkan produk berdasarkan tingkah laku dan pilihan pengguna.

Pada dasarnya, perbezaan utama antara Cloud AutoML dan Cloud AI Platform terletak pada khalayak sasaran mereka dan tahap kepakaran yang diperlukan. Cloud AutoML direka untuk pengguna yang mempunyai pengetahuan ML terhad, menyediakan persekitaran automatik dan mesra pengguna untuk melatih model tersuai. Sebaliknya, Cloud AI Platform memenuhi keperluan pengamal berpengalaman, menawarkan persekitaran yang fleksibel dan berskala untuk membangun, melatih dan menggunakan model ML tersuai dengan teknik lanjutan.

Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Platform Awan Google EITC/CL/GCP:

Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

Lebih banyak soalan dan jawapan:

Tagged under: , , , , ,