AutoML og Vertex AI er to maskinlæringstjenester, der tilbydes af Google Cloud Platform (GCP), der har til formål at forenkle processen med at bygge og implementere maskinlæringsmodeller. Selvom begge tjenester deler målet om at gøre det muligt for brugere at udnytte maskinlæringskapaciteter uden omfattende ekspertise, er der flere vigtige forskelle mellem AutoML og Vertex AI.
AutoML er en suite af maskinlæringsprodukter, der giver brugerne mulighed for at bygge tilpassede maskinlæringsmodeller med begrænset viden om maskinlæringskoncepter. Det giver en brugervenlig grænseflade, der gør det muligt for brugere at uploade deres egne data og træne modeller til forskellige opgaver såsom billedklassificering, naturlig sprogbehandling og tabeldataanalyse. AutoML anvender automatiserede teknikker til at håndtere mange af de komplekse opgaver, der er involveret i opbygningen af en maskinlæringsmodel, herunder funktionsteknik, hyperparameterjustering og modelvalg. Dette giver brugerne mulighed for at fokusere på deres specifikke problemdomæne frem for forviklingerne ved maskinlæringsalgoritmer.
På den anden side er Vertex AI en mere avanceret og omfattende maskinlæringsplatform, der omfatter AutoML-funktioner sammen med yderligere funktioner. Det giver et samlet og fuldt administreret miljø for hele maskinlærings-workflowet, fra dataforberedelse til modelimplementering og overvågning. Vertex AI understøtter både AutoML og udvikling af tilpassede modeller, hvilket giver brugerne mulighed for at vælge det abstraktionsniveau, der passer bedst til deres behov. Det tilbyder en bred vifte af forudbyggede maskinlæringskomponenter og pipelines, samt muligheden for at medbringe din egen kode og rammer. Vertex AI giver også avancerede funktioner såsom distribueret træning, modelversionering og automatisk skalering til at håndtere store maskinlærings-arbejdsbelastninger.
En af de vigtigste forskelle mellem AutoML og Vertex AI er niveauet af kontrol og tilpasning, de tilbyder. AutoML er designet til brugere, der foretrækker en mere automatiseret tilgang og er villige til at bytte en vis kontrol for at lette brugen. Det giver præbyggede modeller og automatisk funktionsteknik, som kan begrænse fleksibiliteten og finjusteringsmulighederne for brugerne. På den anden side tilbyder Vertex AI mere fleksibilitet og kontrol, hvilket giver brugerne mulighed for at definere deres egne modeller, eksperimentere med forskellige algoritmer og hyperparametre og integrere med eksisterende kode og rammer.
En anden forskel ligger i de to tjenesters skalerbarhed og ydeevne. Mens AutoML er velegnet til maskinlæringsopgaver i mindre skala, er Vertex AI designet til at håndtere arbejdsbelastninger i stor skala og på virksomhedsniveau. Vertex AI udnytter Googles infrastruktur og distribuerede computerfunktioner til at levere højtydende træning og konklusioner i stor skala. Det tilbyder også avancerede funktioner såsom automatisk skalering og online forudsigelse for at sikre effektiv ressourceudnyttelse og lav latenstid.
AutoML og Vertex AI er to maskinlæringstjenester, der tilbydes af Google Cloud Platform, der har til formål at forenkle processen med at bygge og implementere maskinlæringsmodeller. AutoML giver en brugervenlig grænseflade og automatiserede teknikker til at bygge brugerdefinerede modeller, mens Vertex AI tilbyder en mere avanceret og omfattende platform med yderligere funktioner og fleksibilitet. Valget mellem AutoML og Vertex AI afhænger af brugerens niveau af ekspertise, kompleksiteten af problemet og det ønskede niveau af kontrol og tilpasning.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Er der en Android-mobilapplikation, der kan bruges til administration af Google Cloud Platform?
- Hvad er måderne at administrere Google Cloud Platform på?
- Hvad er cloud computing?
- Hvad er forskellen mellem Bigquery og Cloud SQL
- Hvad er forskellen mellem cloud SQL og cloud spanner
- Hvad er GCP App Engine?
- Hvad er forskellen mellem cloud run og GKE
- Hvad er containeriseret applikation?
- Hvad er forskellen mellem Dataflow og BigQuery?
- Hvordan konfigurerer man en cloud shell?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/CL/GCP Google Cloud Platform