Hvad er forskellen mellem Cloud AutoML og Cloud AI Platform?

/ / Udgivet i Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP-oversigt, GCP Machine Learning oversigt

Cloud AutoML og Cloud AI Platform er to forskellige tjenester, der tilbydes af Google Cloud Platform (GCP), der henvender sig til forskellige aspekter af maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI). Begge tjenester har til formål at forenkle og forbedre udviklingen, udrulningen og styringen af ​​ML-modeller, men de er rettet mod forskellige brugerbaser og brugssager. Forståelse af forskellene mellem disse to tjenester kræver en detaljeret undersøgelse af deres funktioner, funktionaliteter og tilsigtede målgrupper.

Cloud AutoML er designet til at demokratisere maskinlæring ved at gøre det tilgængeligt for brugere med begrænset ekspertise på området. Det tilbyder en suite af maskinlæringsprodukter, der gør det muligt for udviklere med minimal ML-viden at træne højkvalitetsmodeller, der er skræddersyet til specifikke forretningsbehov. Cloud AutoML giver en brugervenlig grænseflade og automatiserer mange af de komplekse processer, der er involveret i modeltræning, såsom dataforbehandling, feature engineering og hyperparameter tuning. Denne automatisering giver brugerne mulighed for at fokusere på det aktuelle forretningsproblem snarere end maskinlæringens forviklinger.

Nøglefunktioner i Cloud AutoML inkluderer:

1. Brugervenlig grænseflade: Cloud AutoML giver en grafisk brugergrænseflade (GUI), der forenkler processen med at skabe og administrere ML-modeller. Brugere kan uploade deres datasæt, vælge den type model, de vil træne (f.eks. billedklassificering, naturlig sprogbehandling) og starte træningsprocessen med blot et par klik.

2. Automatiseret modeltræning: Cloud AutoML automatiserer hele modeltræningspipeline, inklusive dataforbehandling, funktionsudtrækning, modelvalg og hyperparameterjustering. Denne automatisering sikrer, at brugere kan opnå modeller af høj kvalitet uden at skulle forstå de underliggende ML-algoritmer.

3. Foruddannede modeller: Cloud AutoML udnytter Googles forudtrænede modeller og overførselslæringsteknikker til at fremskynde træningsprocessen. Ved at starte med en model, der allerede er blevet trænet på et stort datasæt, kan brugerne opnå bedre ydeevne med færre data og beregningsressourcer.

4. Brugerdefineret modeluddannelse: På trods af sin automatisering giver Cloud AutoML brugere mulighed for at tilpasse visse aspekter af træningsprocessen. For eksempel kan brugere angive antallet af træningsiterationer, typen af ​​neural netværksarkitektur og evalueringsmetrikken.

5. Integration med andre GCP-tjenester: Cloud AutoML integreres problemfrit med andre GCP-tjenester, såsom Google Cloud Storage til datalagring, BigQuery til dataanalyse og AI Platform til modelimplementering. Denne integration gør det muligt for brugere at opbygge end-to-end ML-arbejdsgange i GCP-økosystemet.

Eksempler på Cloud AutoML-applikationer omfatter:

- Billedklassificering: Virksomheder kan bruge Cloud AutoML Vision til at skabe tilpassede billedklassificeringsmodeller til opgaver som produktkategorisering, kvalitetsinspektion og indholdsmoderering.
- Natural Language Processing: Cloud AutoML Natural Language gør det muligt for brugere at bygge brugerdefinerede NLP-modeller til sentimentanalyse, enhedsgenkendelse og tekstklassificering.
- Oversættelse: Cloud AutoML Translation giver organisationer mulighed for at skabe tilpassede oversættelsesmodeller, der er skræddersyet til specifikke domæner eller brancher, hvilket forbedrer oversættelsesnøjagtigheden for specialiseret indhold.

På den anden side er Cloud AI Platform en omfattende pakke af værktøjer og tjenester rettet mod mere erfarne dataforskere, ML-ingeniører og forskere. Det giver et fleksibelt og skalerbart miljø til udvikling, træning og implementering af ML-modeller ved hjælp af tilpasset kode og avancerede teknikker. Cloud AI Platform understøtter en bred vifte af ML-frameworks, herunder TensorFlow, PyTorch og scikit-learn, og tilbyder omfattende tilpasningsmuligheder til brugere, der kræver finkornet kontrol over deres modeller.

Nøglefunktioner i Cloud AI Platform inkluderer:

1. Udvikling af skræddersyet model: Cloud AI Platform giver brugerne mulighed for at skrive tilpasset kode til modeludvikling ved hjælp af deres foretrukne ML-frameworks. Denne fleksibilitet gør det muligt for erfarne praktikere at implementere komplekse algoritmer og skræddersy deres modeller til specifikke krav.

2. Administreret Jupyter Notebooks: Platformen leverer administrerede Jupyter Notebooks, som er interaktive computermiljøer, der letter eksperimentering og prototyping. Brugere kan køre kode, visualisere data og dokumentere deres arbejdsgange inden for en enkelt grænseflade.

3. Distribueret træning: Cloud AI Platform understøtter distribueret træning, hvilket giver brugerne mulighed for at skalere deres modeltræning på tværs af flere GPU'er eller TPU'er. Denne egenskab er afgørende for træning af store modeller på massive datasæt, hvilket reducerer træningstiden og forbedrer ydeevnen.

4. Tuning af hyperparameter: Platformen indeholder værktøjer til hyperparameter tuning, der gør det muligt for brugere at optimere deres modeller ved systematisk at søge efter de bedste hyperparametre. Denne proces kan automatiseres ved hjælp af teknikker som netsøgning, tilfældig søgning og Bayesiansk optimering.

5. Modelimplementering og -servering: Cloud AI Platform giver robust infrastruktur til implementering og betjening af ML-modeller i produktion. Brugere kan implementere deres modeller som RESTful API'er, hvilket sikrer, at de nemt kan integreres i applikationer og tilgås af slutbrugere.

6. Versionering og overvågning: Platformen understøtter modelversionering, hvilket giver brugerne mulighed for at administrere flere versioner af deres modeller og spore ændringer over tid. Derudover tilbyder den overvågningsværktøjer til at spore modellens ydeevne og detektere problemer såsom drift og nedbrydning.

Eksempler på Cloud AI Platform-applikationer inkluderer:

- Predictive Maintenance: Produktionsvirksomheder kan bruge Cloud AI Platform til at udvikle tilpassede forudsigende vedligeholdelsesmodeller, der analyserer sensordata og forudsiger udstyrsfejl, hvilket reducerer nedetid og vedligeholdelsesomkostninger.
- Bedrageri: Finansielle institutioner kan bygge sofistikerede modeller til registrering af svindel ved hjælp af Cloud AI Platform, der udnytter avancerede ML-teknikker til at identificere svigagtige transaktioner og mindske risici.
- Personlige anbefalinger: E-handelsplatforme kan skabe personlige anbefalingssystemer med Cloud AI Platform, hvilket forbedrer kundeoplevelsen ved at foreslå produkter baseret på brugeradfærd og præferencer.

I bund og grund ligger den primære forskel mellem Cloud AutoML og Cloud AI Platform i deres målgrupper og det krævede ekspertiseniveau. Cloud AutoML er designet til brugere med begrænset ML-viden, hvilket giver et automatiseret og brugervenligt miljø til træning af tilpassede modeller. I modsætning hertil henvender Cloud AI Platform sig til erfarne praktikere og tilbyder et fleksibelt og skalerbart miljø til udvikling, træning og implementering af brugerdefinerede ML-modeller med avancerede teknikker.

Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

Se flere spørgsmål og svar i EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

Flere spørgsmål og svar:

Tagged under: , , , , ,