AutoML și Vertex AI sunt două servicii de învățare automată oferite de Google Cloud Platform (GCP) care au scopul de a simplifica procesul de construire și implementare a modelelor de învățare automată. În timp ce ambele servicii împărtășesc obiectivul de a le permite utilizatorilor să utilizeze capabilitățile de învățare automată fără expertiză extinsă, există câteva diferențe cheie între AutoML și Vertex AI.
AutoML este o suită de produse de învățare automată care le permite utilizatorilor să construiască modele personalizate de învățare automată cu cunoștințe limitate despre conceptele de învățare automată. Oferă o interfață ușor de utilizat, care permite utilizatorilor să își încarce propriile date și să antreneze modele pentru diverse sarcini, cum ar fi clasificarea imaginilor, procesarea limbajului natural și analiza datelor tabulare. AutoML folosește tehnici automate pentru a gestiona multe dintre sarcinile complexe implicate în construirea unui model de învățare automată, inclusiv ingineria caracteristicilor, reglarea hiperparametrilor și selecția modelului. Acest lucru permite utilizatorilor să se concentreze pe domeniul lor specific de problemă, mai degrabă decât pe complexitățile algoritmilor de învățare automată.
Pe de altă parte, Vertex AI este o platformă de învățare automată mai avansată și mai cuprinzătoare, care cuprinde capabilități AutoML împreună cu funcții suplimentare. Oferă un mediu unificat și complet gestionat pentru întregul flux de lucru de învățare automată, de la pregătirea datelor până la implementarea modelului și monitorizarea. Vertex AI acceptă atât AutoML, cât și dezvoltarea modelelor personalizate, permițând utilizatorilor să aleagă nivelul de abstractizare care se potrivește cel mai bine nevoilor lor. Oferă o gamă largă de componente și conducte de învățare automată pre-construite, precum și capacitatea de a vă aduce propriul cod și cadre. Vertex AI oferă, de asemenea, funcții avansate, cum ar fi instruirea distribuită, versiunea modelului și scalarea automată pentru a gestiona sarcinile de lucru de învățare automată la scară largă.
Una dintre diferențele cheie dintre AutoML și Vertex AI este nivelul de control și personalizare pe care îl oferă. AutoML este conceput pentru utilizatorii care preferă o abordare mai automată și sunt dispuși să schimbe un anumit control pentru ușurință în utilizare. Oferă modele prefabricate și inginerie automată a caracteristicilor, care pot limita flexibilitatea și opțiunile de reglare fină disponibile pentru utilizatori. Pe de altă parte, Vertex AI oferă mai multă flexibilitate și control, permițând utilizatorilor să-și definească propriile modele, să experimenteze cu diferiți algoritmi și hiperparametri și să se integreze cu codul și cadrele existente.
O altă diferență constă în scalabilitatea și capabilitățile de performanță ale celor două servicii. În timp ce AutoML este potrivit pentru sarcinile de învățare automată la scară mai mică, Vertex AI este conceput pentru a gestiona sarcini de lucru la scară largă și la nivel de întreprindere. Vertex AI folosește infrastructura Google și capacitățile de calcul distribuite pentru a oferi instruire și inferențe de înaltă performanță la scară. De asemenea, oferă funcții avansate, cum ar fi scalarea automată și predicția online, pentru a asigura utilizarea eficientă a resurselor și o latență scăzută.
AutoML și Vertex AI sunt două servicii de învățare automată oferite de Google Cloud Platform care au scopul de a simplifica procesul de construire și implementare a modelelor de învățare automată. AutoML oferă o interfață ușor de utilizat și tehnici automate pentru construirea de modele personalizate, în timp ce Vertex AI oferă o platformă mai avansată și mai cuprinzătoare, cu caracteristici suplimentare și flexibilitate. Alegerea între AutoML și Vertex AI depinde de nivelul de expertiză al utilizatorului, de complexitatea problemei și de nivelul dorit de control și personalizare.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Dacă Cloud Shell oferă un shell preconfigurat cu Cloud SDK și nu are nevoie de resurse locale, care este avantajul utilizării unei instalări locale a Cloud SDK în loc de a utiliza Cloud Shell prin intermediul Cloud Console?
- Există o aplicație mobilă Android care poate fi utilizată pentru gestionarea Google Cloud Platform?
- Care sunt modalitățile de a gestiona Google Cloud Platform?
- Ce este cloud computing?
- Care este diferența dintre Bigquery și Cloud SQL
- Care este diferența dintre cloud SQL și cloud spanner
- Ce este GCP App Engine?
- Care este diferența dintre cloud run și GKE
- Ce este aplicarea containerizată?
- Care este diferența dintre Dataflow și BigQuery?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/CL/GCP Google Cloud Platform