Kio estas la diferenco inter Cloud AutoML kaj Cloud AI Platform?

/ / eldonita en nubo Komputado, Google Cloud Platform EITC/CL/GCP, Superrigardo de GCP, Superrigardo de GCP-Maŝinlernado

Cloud AutoML kaj Cloud AI Platform estas du apartaj servoj ofertitaj de Google Cloud Platform (GCP), kiuj traktas malsamajn aspektojn de maŝinlernado (ML) kaj artefarita inteligenteco (AI). Ambaŭ servoj celas simpligi kaj plibonigi la evoluon, deplojon kaj administradon de ML-modeloj, sed ili celas malsamajn uzantbazojn kaj uzkazojn. Kompreni la diferencojn inter ĉi tiuj du servoj postulas detalan ekzamenon de iliaj trajtoj, funkcioj kaj celitaj spektantaroj.

Cloud AutoML estas dizajnita por demokratiigi maŝinlernadon farante ĝin alirebla por uzantoj kun limigita kompetenteco en la kampo. Ĝi ofertas aron de maŝinlernantaj produktoj, kiuj ebligas programistojn kun minimuma ML-scio trejni altkvalitajn modelojn adaptitajn al specifaj komercaj bezonoj. Cloud AutoML disponigas uzant-amikan interfacon kaj aŭtomatigas multajn el la kompleksaj procezoj implikitaj en modeltrejnado, kiel datumpretigo, trajto-inĝenieristiko kaj hiperparametro-agordado. Ĉi tiu aŭtomatigo permesas al uzantoj koncentriĝi pri la komerca problemo ĉe mano prefere ol la komplikaĵoj de maŝinlernado.

Ĉefaj trajtoj de Cloud AutoML inkluzivas:

1. Uzantamika Interfaco: Cloud AutoML disponigas grafikan uzantinterfacon (GUI) kiu simpligas la procezon de kreado kaj administrado de ML-modeloj. Uzantoj povas alŝuti siajn datumarojn, elekti la tipon de modelo, kiun ili volas trejni (ekz., bildklasifiko, naturlingva prilaborado), kaj komenci la trejnadon per nur kelkaj klakoj.

2. Aŭtomatigita Modela Trejnado: Cloud AutoML aŭtomatigas la tutan modeltrejnaddukton, inkluzive de datumpretigo, eltiro de funkcioj, modelelekto kaj hiperparametro-agordado. Ĉi tiu aŭtomatigo certigas, ke uzantoj povas akiri altkvalitajn modelojn sen bezono kompreni la subestajn ML-algoritmojn.

3. Antaŭ-Trejnitaj Modeloj: Cloud AutoML utiligas la antaŭtrejnitajn modelojn de Guglo kaj translokigas lernteknikojn por akceli la trejnadon. Komencante kun modelo kiu jam estis trejnita sur granda datumaro, uzantoj povas atingi pli bonan efikecon kun malpli da datumoj kaj komputaj rimedoj.

4. Propra Modela Trejnado: Malgraŭ ĝia aŭtomatigo, Cloud AutoML permesas al uzantoj personecigi iujn aspektojn de la trejnadprocezo. Ekzemple, uzantoj povas specifi la nombron da trejnaj ripetoj, la specon de neŭrala reto-arkitekturo, kaj la taksadajn metrikojn.

5. Integriĝo kun Aliaj GCP-Servoj: Cloud AutoML integriĝas perfekte kun aliaj GCP-servoj, kiel Google Cloud Storage por datumstokado, BigQuery por datuma analizo kaj AI Platform por modeldeplojo. Ĉi tiu integriĝo ebligas al uzantoj konstrui fin-al-finajn ML-laborfluojn ene de la GCP-ekosistemo.

Ekzemploj de Cloud AutoML-aplikoj inkluzivas:

- Bilda Klasifiko: Entreprenoj povas uzi Cloud AutoML Vision por krei kutimajn bildajn klasifikmodelojn por taskoj kiel produktkategoriizado, kvalita inspektado kaj enhavmoderigo.
- Natura Lingvo Processing: Nubo AutoML Natural Language ebligas al uzantoj konstrui kutimajn NLP-modelojn por analizo de sentoj, rekono de entoj kaj klasifiko de tekstoj.
- tradukado: Cloud AutoML Translation permesas al organizoj krei kutimajn tradukmodelojn adaptitajn al specifaj domajnoj aŭ industrioj, plibonigante tradukan precizecon por specialiĝinta enhavo.

Aliflanke, Cloud AI Platform estas ampleksa aro de iloj kaj servoj celitaj al pli spertaj datumsciencistoj, ML-inĝenieroj kaj esploristoj. Ĝi provizas flekseblan kaj skaleblan medion por disvolvi, trejni kaj disfaldi ML-modelojn per kutima kodo kaj altnivelaj teknikoj. Cloud AI Platform subtenas ampleksan gamon de ML-kadroj, inkluzive de TensorFlow, PyTorch kaj scikit-learn, kaj ofertas ampleksajn personigajn eblojn por uzantoj, kiuj postulas delikatan kontrolon de siaj modeloj.

Ĉefaj trajtoj de Cloud AI Platform inkluzivas:

1. Propra Modelevoluo: Cloud AI Platform permesas al uzantoj skribi kutiman kodon por modelevoluo uzante siajn preferatajn ML-kadrojn. Ĉi tiu fleksebleco ebligas spertajn praktikistojn efektivigi kompleksajn algoritmojn kaj adapti siajn modelojn al specifaj postuloj.

2. Administritaj Jupyter Kajeroj: La platformo disponigas administritajn Jupyter Notebooks, kiuj estas interagaj komputikaj medioj kiuj faciligas eksperimentadon kaj prototipadon. Uzantoj povas ruli kodon, bildigi datumojn kaj dokumenti siajn laborfluojn ene de ununura interfaco.

3. Distribuita Trejnado: Cloud AI Platform subtenas distribuitan trejnadon, permesante al uzantoj grimpi sian modeltrejnadon tra pluraj GPU-oj aŭ TPU-oj. Ĉi tiu kapablo estas esenca por trejni grandajn modelojn sur masivaj datumaroj, reduktante trejnadon kaj plibonigante rendimenton.

4. Hiperparametra Agordo: La platformo inkluzivas ilojn por hiperparametro-agordado, ebligante al uzantoj optimumigi siajn modelojn sisteme serĉante la plej bonajn hiperparametrojn. Ĉi tiu procezo povas esti aŭtomatigita uzante teknikojn kiel kradserĉo, hazarda serĉo kaj Bayesiana optimumigo.

5. Modela Deplojo kaj Servado: Cloud AI Platform provizas fortikan infrastrukturon por deploji kaj servi ML-modelojn en produktado. Uzantoj povas disfaldi siajn modelojn kiel RESTful API-oj, certigante ke ili povas esti facile integritaj en aplikaĵojn kaj alireblaj de finuzantoj.

6. Versiado kaj Monitorado: La platformo subtenas modelversiadon, permesante al uzantoj administri plurajn versiojn de siaj modeloj kaj spuri ŝanĝojn laŭlonge de la tempo. Aldone, ĝi ofertas monitorajn ilojn por spuri modelefikecon kaj detekti problemojn kiel drivon kaj degradadon.

Ekzemploj de Cloud AI Platform-aplikoj inkluzivas:

- Antaŭdira Prizorgado: Produktokompanioj povas uzi Cloud AI Platform por evoluigi laŭmendajn prognozajn prizorgajn modelojn, kiuj analizas sensilajn datumojn kaj antaŭdiras ekipaĵmalsukcesojn, reduktante malfunkcion kaj prizorgajn kostojn.
- Detekto de Fraŭdo: Financaj institucioj povas konstrui kompleksajn fraŭdajn detektajn modelojn uzante Cloud AI Platform, utiligante altnivelajn ML-teknikojn por identigi fraŭdajn transakciojn kaj mildigi riskojn.
- Personigitaj Rekomendoj: E-komercaj platformoj povas krei personigitajn rekomendsistemojn kun Cloud AI Platform, plibonigante la klientan sperton sugestante produktojn bazitajn sur uzantkonduto kaj preferoj.

Esence, la ĉefa diferenco inter Cloud AutoML kaj Cloud AI Platform kuŝas en iliaj celgrupoj kaj la bezonata nivelo de kompetenteco. Cloud AutoML estas desegnita por uzantoj kun limigita ML-scio, provizante aŭtomatigitan kaj uzant-amikan medion por trejnado de kutimaj modeloj. En kontrasto, Cloud AI Platform servas spertajn praktikistojn, ofertante flekseblan kaj skaleblan medion por disvolvi, trejni kaj deploji kutimajn ML-modelojn kun altnivelaj teknikoj.

Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Google Cloud Platform EITC/CL/GCP:

Vidu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

Pliaj demandoj kaj respondoj:

Etikedita sub: , , , , ,