В чем разница между Cloud AutoML и Cloud AI Platform?

/ / Опубликовано в Cloud Computing, EITC/CL/GCP Облачная платформа Google, Обзор GCP, Обзор машинного обучения GCP

Cloud AutoML и Cloud AI Platform — это две отдельные услуги, предлагаемые Google Cloud Platform (GCP), которые обслуживают различные аспекты машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). Обе услуги направлены на упрощение и улучшение разработки, развертывания и управления моделями машинного обучения, но они ориентированы на разные базы пользователей и варианты использования. Понимание различий между этими двумя сервисами требует детального изучения их особенностей, функциональности и целевой аудитории.

Cloud AutoML призван демократизировать машинное обучение, сделав его доступным для пользователей с ограниченным опытом в этой области. Он предлагает набор продуктов машинного обучения, которые позволяют разработчикам с минимальными знаниями в области машинного обучения обучать высококачественные модели, адаптированные к конкретным потребностям бизнеса. Cloud AutoML предоставляет удобный интерфейс и автоматизирует многие сложные процессы, связанные с обучением модели, такие как предварительная обработка данных, разработка функций и настройка гиперпараметров. Эта автоматизация позволяет пользователям сосредоточиться на текущих бизнес-задачах, а не на тонкостях машинного обучения.

Ключевые особенности Cloud AutoML включают в себя:

1. Удобный интерфейс : Cloud AutoML предоставляет графический пользовательский интерфейс (GUI), который упрощает процесс создания моделей машинного обучения и управления ими. Пользователи могут загружать свои наборы данных, выбирать тип модели, которую они хотят обучать (например, классификация изображений, обработка естественного языка), и запускать процесс обучения всего несколькими щелчками мыши.

2. Автоматизированное обучение моделей: Cloud AutoML автоматизирует весь конвейер обучения модели, включая предварительную обработку данных, извлечение признаков, выбор модели и настройку гиперпараметров. Эта автоматизация гарантирует, что пользователи смогут получать высококачественные модели без необходимости понимать базовые алгоритмы машинного обучения.

3. Предварительно обученные модели: Cloud AutoML использует предварительно обученные модели Google и методы переноса обучения для ускорения процесса обучения. Начав с модели, которая уже обучена на большом наборе данных, пользователи могут добиться более высокой производительности с меньшим количеством данных и вычислительных ресурсов.

4. Обучение индивидуальной модели: Несмотря на автоматизацию, Cloud AutoML позволяет пользователям настраивать определенные аспекты процесса обучения. Например, пользователи могут указать количество итераций обучения, тип архитектуры нейронной сети и метрики оценки.

5. Интеграция с другими сервисами GCP: Cloud AutoML легко интегрируется с другими сервисами GCP, такими как Google Cloud Storage для хранения данных, BigQuery для анализа данных и AI Platform для развертывания моделей. Эта интеграция позволяет пользователям создавать комплексные рабочие процессы машинного обучения в экосистеме GCP.

Примеры приложений Cloud AutoML:

– Классификация изображений: Предприятия могут использовать Cloud AutoML Vision для создания пользовательских моделей классификации изображений для таких задач, как категоризация продуктов, проверка качества и модерация контента.
– Обработка естественного языка: Cloud AutoML Natural Language позволяет пользователям создавать собственные модели НЛП для анализа настроений, распознавания объектов и классификации текста.
– Переводы: Cloud AutoML Translation позволяет организациям создавать собственные модели перевода, адаптированные к конкретным областям или отраслям, повышая точность перевода специализированного контента.

С другой стороны, Cloud AI Platform — это комплексный набор инструментов и услуг, предназначенный для более опытных специалистов по данным, инженеров ML и исследователей. Он предоставляет гибкую и масштабируемую среду для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения с использованием специального кода и передовых методов. Cloud AI Platform поддерживает широкий спектр платформ машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch и scikit-learn, и предлагает широкие возможности настройки для пользователей, которым требуется детальный контроль над своими моделями.

Ключевые особенности Cloud AI Platform включают в себя:

1. Разработка индивидуальной модели: Cloud AI Platform позволяет пользователям писать собственный код для разработки моделей, используя предпочитаемые ими платформы машинного обучения. Такая гибкость позволяет опытным специалистам-практикам реализовывать сложные алгоритмы и адаптировать свои модели к конкретным требованиям.

2. Управляемые ноутбуки Jupyter: Платформа предоставляет управляемые блокноты Jupyter — интерактивные вычислительные среды, облегчающие экспериментирование и создание прототипов. Пользователи могут запускать код, визуализировать данные и документировать свои рабочие процессы в едином интерфейсе.

3. Распределенное обучение: Cloud AI Platform поддерживает распределенное обучение, позволяя пользователям масштабировать обучение своих моделей на нескольких графических процессорах или TPU. Эта возможность необходима для обучения больших моделей на массивных наборах данных, сокращения времени обучения и повышения производительности.

4. Настройка гиперпараметра: Платформа включает инструменты для настройки гиперпараметров, позволяющие пользователям оптимизировать свои модели путем систематического поиска лучших гиперпараметров. Этот процесс можно автоматизировать с помощью таких методов, как поиск по сетке, случайный поиск и байесовская оптимизация.

5. Развертывание и обслуживание модели: Cloud AI Platform обеспечивает надежную инфраструктуру для развертывания и обслуживания моделей машинного обучения в производстве. Пользователи могут развертывать свои модели как API-интерфейсы RESTful, гарантируя, что они могут быть легко интегрированы в приложения и доступны конечным пользователям.

6. Управление версиями и мониторинг: Платформа поддерживает управление версиями моделей, что позволяет пользователям управлять несколькими версиями своих моделей и отслеживать изменения с течением времени. Кроме того, он предлагает инструменты мониторинга для отслеживания производительности модели и обнаружения таких проблем, как дрейф и деградация.

Примеры приложений Cloud AI Platform:

– Предиктивное обслуживание: Производственные компании могут использовать Cloud AI Platform для разработки собственных моделей прогнозного обслуживания, которые анализируют данные датчиков и прогнозируют отказы оборудования, сокращая время простоев и затраты на техническое обслуживание.
– Обнаружение мошенничества: Финансовые учреждения могут создавать сложные модели обнаружения мошенничества с помощью Cloud AI Platform, используя передовые методы машинного обучения для выявления мошеннических транзакций и снижения рисков.
– Персональные рекомендации: Платформы электронной коммерции могут создавать персонализированные системы рекомендаций с помощью Cloud AI Platform, улучшая качество обслуживания клиентов, предлагая продукты на основе поведения и предпочтений пользователей.

По сути, основное различие между Cloud AutoML и Cloud AI Platform заключается в их целевой аудитории и требуемом уровне знаний. Cloud AutoML предназначен для пользователей с ограниченными знаниями в области машинного обучения и предоставляет автоматизированную и удобную среду для обучения пользовательских моделей. Cloud AI Platform, напротив, ориентирована на опытных практиков, предлагая гибкую и масштабируемую среду для разработки, обучения и развертывания пользовательских моделей машинного обучения с использованием передовых технологий.

Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/CL/GCP Облачная платформа Google:

Просмотрите дополнительные вопросы и ответы в EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

Еще вопросы и ответы:

Теги: , , , , ,