AutoML и Vertex AI — это две службы машинного обучения, предлагаемые Google Cloud Platform (GCP), целью которых является упрощение процесса создания и развертывания моделей машинного обучения. Хотя обе службы имеют общую цель — предоставить пользователям возможность использовать возможности машинного обучения без обширного опыта, между AutoML и Vertex AI есть несколько ключевых отличий.
AutoML — это набор продуктов машинного обучения, который позволяет пользователям создавать собственные модели машинного обучения с ограниченными знаниями концепций машинного обучения. Он предоставляет удобный интерфейс, который позволяет пользователям загружать свои собственные данные и обучать модели для различных задач, таких как классификация изображений, обработка естественного языка и анализ табличных данных. AutoML использует автоматизированные методы для решения многих сложных задач, связанных с построением модели машинного обучения, включая разработку функций, настройку гиперпараметров и выбор модели. Это позволяет пользователям сосредоточиться на своей конкретной проблемной области, а не на тонкостях алгоритмов машинного обучения.
С другой стороны, Vertex AI — это более продвинутая и комплексная платформа машинного обучения, которая включает в себя возможности AutoML и дополнительные функции. Он обеспечивает единую и полностью управляемую среду для всего рабочего процесса машинного обучения, от подготовки данных до развертывания и мониторинга модели. Vertex AI поддерживает как AutoML, так и разработку пользовательских моделей, позволяя пользователям выбирать уровень абстракции, который лучше всего соответствует их потребностям. Он предлагает широкий спектр готовых компонентов и конвейеров машинного обучения, а также возможность использовать собственный код и платформы. Vertex AI также предоставляет расширенные функции, такие как распределенное обучение, управление версиями моделей и автоматическое масштабирование для обработки крупномасштабных рабочих нагрузок машинного обучения.
Одним из ключевых различий между AutoML и Vertex AI является уровень контроля и настройки, который они предлагают. AutoML предназначен для пользователей, которые предпочитают более автоматизированный подход и готовы пожертвовать некоторым контролем ради простоты использования. Он предоставляет готовые модели и автоматическое проектирование функций, что может ограничивать гибкость и возможности тонкой настройки, доступные пользователям. С другой стороны, Vertex AI предлагает больше гибкости и контроля, позволяя пользователям определять свои собственные модели, экспериментировать с различными алгоритмами и гиперпараметрами, а также интегрироваться с существующим кодом и платформами.
Еще одно различие заключается в масштабируемости и возможностях производительности двух сервисов. В то время как AutoML подходит для небольших задач машинного обучения, Vertex AI предназначен для обработки крупномасштабных рабочих нагрузок и рабочих нагрузок корпоративного уровня. Vertex AI использует инфраструктуру Google и возможности распределенных вычислений для обеспечения высокопроизводительного обучения и получения выводов в любом масштабе. Он также предлагает расширенные функции, такие как автоматическое масштабирование и онлайн-прогнозирование, для обеспечения эффективного использования ресурсов и низкой задержки.
AutoML и Vertex AI — это две службы машинного обучения, предлагаемые Google Cloud Platform, целью которых является упрощение процесса создания и развертывания моделей машинного обучения. AutoML предоставляет удобный интерфейс и автоматизированные методы создания пользовательских моделей, а Vertex AI предлагает более продвинутую и комплексную платформу с дополнительными функциями и гибкостью. Выбор между AutoML и Vertex AI зависит от уровня знаний пользователя, сложности проблемы и желаемого уровня контроля и настройки.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/CL/GCP Облачная платформа Google:
- Существует ли мобильное приложение Android, которое можно использовать для управления Google Cloud Platform?
- Каковы способы управления Google Cloud Platform?
- Что такое облачные вычисления?
- В чем разница между Bigquery и Cloud SQL
- В чем разница между облачным SQL и облачным гаечным ключом
- Что такое GCP App Engine?
- В чем разница между облачным запуском и GKE
- Что такое контейнерное приложение?
- В чем разница между Dataflow и BigQuery?
- Как настроить облачную оболочку?
Просмотрите дополнительные вопросы и ответы в EITC/CL/GCP Google Cloud Platform