Mitä eroa on Cloud AutoML:n ja Cloud AI Platformin välillä?

/ / Julkaistu Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP-yleiskatsaus, GCP-koneoppimisen yleiskatsaus

Cloud AutoML ja Cloud AI Platform ovat kaksi erillistä Google Cloud Platformin (GCP) tarjoamaa palvelua, jotka palvelevat koneoppimisen (ML) ja tekoälyn (AI) eri näkökohtia. Molemmat palvelut pyrkivät yksinkertaistamaan ja tehostamaan ML-mallien kehittämistä, käyttöönottoa ja hallintaa, mutta ne kohdistuvat erilaisiin käyttäjäkantoihin ja käyttötapauksiin. Näiden kahden palvelun välisten erojen ymmärtäminen edellyttää niiden ominaisuuksien, toimintojen ja kohdeyleisön yksityiskohtaista tarkastelua.

Cloud AutoML on suunniteltu demokratisoimaan koneoppimista tuomalla se käyttäjien saataville, joilla on rajoitettu asiantuntemus alalta. Se tarjoaa sarjan koneoppimistuotteita, joiden avulla kehittäjät, joilla on vain vähän ML-tietämystä, voivat kouluttaa korkealaatuisia malleja, jotka on räätälöity tiettyihin liiketoimintatarpeisiin. Cloud AutoML tarjoaa käyttäjäystävällisen käyttöliittymän ja automatisoi monet mallikoulutukseen liittyvät monimutkaiset prosessit, kuten tietojen esikäsittely, ominaisuussuunnittelu ja hyperparametrien viritys. Tämän automaation avulla käyttäjät voivat keskittyä käsillä olevaan liiketoimintaongelmaan koneoppimisen monimutkaisuuden sijaan.

Cloud AutoML:n tärkeimmät ominaisuudet ovat:

1. Käyttäjäystävällinen käyttöliittymä: Cloud AutoML tarjoaa graafisen käyttöliittymän (GUI), joka yksinkertaistaa ML-mallien luomista ja hallintaa. Käyttäjät voivat ladata tietojoukkojaan, valita koulutettavan mallin tyypin (esim. kuvien luokittelu, luonnollisen kielen käsittely) ja aloittaa koulutusprosessin muutamalla napsautuksella.

2. Automaattinen mallikoulutus: Cloud AutoML automatisoi koko mallin koulutusputken, mukaan lukien tietojen esikäsittelyn, ominaisuuksien poimimisen, mallin valinnan ja hyperparametrien virityksen. Tämä automaatio varmistaa, että käyttäjät voivat saada korkealaatuisia malleja ilman, että heidän tarvitsee ymmärtää taustalla olevia ML-algoritmeja.

3. Esikoulutetut mallit: Cloud AutoML hyödyntää Googlen valmiiksi koulutettuja malleja ja siirtää oppimistekniikoita koulutusprosessin nopeuttamiseksi. Aloittamalla mallilla, joka on jo opetettu suurelle tietojoukolle, käyttäjät voivat saavuttaa paremman suorituskyvyn vähemmällä datalla ja laskentaresursseilla.

4. Mukautettu mallikoulutus: Automaatiostaan ​​huolimatta Cloud AutoML antaa käyttäjille mahdollisuuden muokata tiettyjä koulutusprosessin näkökohtia. Käyttäjät voivat esimerkiksi määrittää opetusiteraatioiden lukumäärän, hermoverkkoarkkitehtuurin tyypin ja arviointimitat.

5. Integrointi muihin GCP-palveluihin: Cloud AutoML integroituu saumattomasti muihin GCP-palveluihin, kuten Google Cloud Storageen tietojen tallentamiseen, BigQueryyn tietojen analysointiin ja AI-alustaan ​​mallin käyttöönottoon. Tämän integroinnin avulla käyttäjät voivat rakentaa päästä päähän ML-työnkulkuja GCP-ekosysteemissä.

Esimerkkejä Cloud AutoML -sovelluksista ovat:

- Kuvien luokittelu: Yritykset voivat käyttää Cloud AutoML Visionia luodakseen mukautettuja kuvien luokitusmalleja tehtäviin, kuten tuotteiden luokitteluun, laadunvalvontaan ja sisällön valvontaan.
- Luonnollinen kielen käsittely: Cloud AutoML Natural Language -sovelluksen avulla käyttäjät voivat rakentaa mukautettuja NLP-malleja tunteiden analysointiin, entiteettien tunnistamiseen ja tekstin luokitteluun.
- Kääntäminen: Cloud AutoML Translation antaa organisaatioille mahdollisuuden luoda mukautettuja käännösmalleja, jotka on räätälöity tietyille toimialueille tai toimialoille, mikä parantaa erikoistuneen sisällön käännöstarkkuutta.

Toisaalta Cloud AI Platform on kattava työkalu- ja palvelupaketti, joka on suunnattu kokeneemmille datatieteilijöille, ML-insinööreille ja tutkijoille. Se tarjoaa joustavan ja skaalautuvan ympäristön ML-mallien kehittämiseen, kouluttamiseen ja käyttöönottoon mukautetun koodin ja kehittyneiden tekniikoiden avulla. Cloud AI Platform tukee laajaa valikoimaa ML-kehyksiä, mukaan lukien TensorFlow, PyTorch ja scikit-learn, ja tarjoaa laajoja räätälöintivaihtoehtoja käyttäjille, jotka tarvitsevat malliensa tarkkaa hallintaa.

Cloud AI Platformin tärkeimmät ominaisuudet ovat:

1. Mukautetun mallin kehittäminen: Cloud AI -alustan avulla käyttäjät voivat kirjoittaa mukautettua koodia mallinkehitystä varten käyttämällä haluamiaan ML-kehyksiä. Tämän joustavuuden ansiosta kokeneet ammattilaiset voivat toteuttaa monimutkaisia ​​algoritmeja ja räätälöidä mallinsa erityisvaatimusten mukaan.

2. Hallitut Jupyter-muistikirjat: Alusta tarjoaa hallittuja Jupyter-kannettavia, jotka ovat interaktiivisia laskentaympäristöjä, jotka helpottavat kokeilua ja prototyyppien luomista. Käyttäjät voivat suorittaa koodia, visualisoida tietoja ja dokumentoida työnkulkunsa yhdessä käyttöliittymässä.

3. Hajautettu koulutus: Cloud AI Platform tukee hajautettua koulutusta, jolloin käyttäjät voivat skaalata malliharjoitteluaan useiden GPU:iden tai TPU:iden kesken. Tämä ominaisuus on välttämätön suurten mallien kouluttamisessa massiivisilla tietojoukoilla, mikä vähentää harjoitusaikaa ja parantaa suorituskykyä.

4. Hyperparametrien viritys: Alusta sisältää työkaluja hyperparametrien viritykseen, joiden avulla käyttäjät voivat optimoida mallinsa etsimällä järjestelmällisesti parhaita hyperparametreja. Tämä prosessi voidaan automatisoida käyttämällä tekniikoita, kuten ruudukkohakua, satunnaishakua ja Bayesin optimointia.

5. Mallin käyttöönotto ja käyttö: Cloud AI Platform tarjoaa vankan infrastruktuurin ML-mallien käyttöönottoon ja palvelemiseen tuotannossa. Käyttäjät voivat ottaa mallinsa käyttöön RESTful-sovellusliittyminä, mikä varmistaa, että ne voidaan helposti integroida sovelluksiin ja että loppukäyttäjät voivat käyttää niitä.

6. Versiointi ja valvonta: Alusta tukee mallien versiointia, jonka avulla käyttäjät voivat hallita useita versioita malleistaan ​​ja seurata muutoksia ajan myötä. Lisäksi se tarjoaa seurantatyökaluja mallin suorituskyvyn seurantaan ja ongelmien, kuten ajautumisen ja huonontumisen, havaitsemiseen.

Esimerkkejä Cloud AI Platform -sovelluksista ovat:

- Ennustava ylläpito: Valmistusyritykset voivat käyttää Cloud AI Platformia kehittääkseen mukautettuja ennakoivia ylläpitomalleja, jotka analysoivat anturitietoja ja ennustavat laitteiden vikoja, mikä vähentää seisokkeja ja ylläpitokustannuksia.
- Petosten havaitseminen: Rahoituslaitokset voivat rakentaa kehittyneitä petosten havaitsemismalleja käyttämällä Cloud AI Platformia hyödyntäen kehittyneitä ML-tekniikoita vilpillisten tapahtumien tunnistamiseen ja riskien vähentämiseen.
- Henkilökohtaiset suositukset: Verkkokaupan alustat voivat luoda henkilökohtaisia ​​suositusjärjestelmiä Cloud AI Platformin avulla, mikä parantaa asiakaskokemusta ehdottamalla tuotteita käyttäjien käyttäytymisen ja mieltymysten perusteella.

Pohjimmiltaan ensisijainen ero Cloud AutoML:n ja Cloud AI Platformin välillä on niiden kohdeyleisöissä ja vaadittavassa asiantuntemuksen tasossa. Cloud AutoML on suunniteltu käyttäjille, joilla on rajoitettu ML-tietämys, ja se tarjoaa automatisoidun ja käyttäjäystävällisen ympäristön mukautettujen mallien kouluttamiseen. Sitä vastoin Cloud AI Platform palvelee kokeneita ammattilaisia ​​ja tarjoaa joustavan ja skaalautuvan ympäristön kehittyneillä tekniikoilla varustettujen mukautettujen ML-mallien kehittämiseen, koulutukseen ja käyttöönottoon.

Muita viimeaikaisia ​​kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/CL/GCP Google Cloud Platformissa

Lisää kysymyksiä ja vastauksia:

Tagged alla: , , , , ,