AutoML och Vertex AI är två maskininlärningstjänster som erbjuds av Google Cloud Platform (GCP) som syftar till att förenkla processen att bygga och distribuera maskininlärningsmodeller. Även om båda tjänsterna delar målet att göra det möjligt för användare att utnyttja maskininlärningsmöjligheter utan omfattande expertis, finns det flera viktiga skillnader mellan AutoML och Vertex AI.
AutoML är en svit av maskininlärningsprodukter som låter användare bygga anpassade maskininlärningsmodeller med begränsad kunskap om maskininlärningskoncept. Det ger ett användarvänligt gränssnitt som gör det möjligt för användare att ladda upp sin egen data och träna modeller för olika uppgifter som bildklassificering, naturlig språkbehandling och tabelldataanalys. AutoML använder automatiserade tekniker för att hantera många av de komplexa uppgifter som är involverade i att bygga en maskininlärningsmodell, inklusive funktionsteknik, hyperparameterjustering och modellval. Detta tillåter användare att fokusera på sin specifika problemdomän snarare än krångligheterna med maskininlärningsalgoritmer.
Å andra sidan är Vertex AI en mer avancerad och heltäckande maskininlärningsplattform som omfattar AutoML-funktioner tillsammans med ytterligare funktioner. Det ger en enhetlig och helt hanterad miljö för hela maskininlärningsarbetsflödet, från dataförberedelse till modellimplementering och övervakning. Vertex AI stöder både AutoML och anpassad modellutveckling, vilket gör att användare kan välja den abstraktionsnivå som bäst passar deras behov. Den erbjuder ett brett utbud av förbyggda maskininlärningskomponenter och pipelines, samt möjligheten att ta med din egen kod och ramverk. Vertex AI tillhandahåller även avancerade funktioner som distribuerad utbildning, modellversionering och automatisk skalning för att hantera storskaliga maskininlärningsbelastningar.
En av de viktigaste skillnaderna mellan AutoML och Vertex AI är nivån på kontroll och anpassning de erbjuder. AutoML är designat för användare som föredrar ett mer automatiserat tillvägagångssätt och är villiga att byta ut viss kontroll för att underlätta användningen. Den tillhandahåller förbyggda modeller och automatisk funktionsteknik, vilket kan begränsa flexibiliteten och finjusteringsalternativen som är tillgängliga för användarna. Å andra sidan erbjuder Vertex AI mer flexibilitet och kontroll, vilket gör att användare kan definiera sina egna modeller, experimentera med olika algoritmer och hyperparametrar och integrera med befintlig kod och ramverk.
En annan skillnad ligger i de två tjänsternas skalbarhet och prestanda. Även om AutoML lämpar sig för småskaliga maskininlärningsuppgifter, är Vertex AI utformad för att hantera storskaliga arbetsbelastningar på företagsnivå. Vertex AI utnyttjar Googles infrastruktur och distribuerade datorkapacitet för att tillhandahålla högpresterande utbildning och slutsatser i stor skala. Den erbjuder även avancerade funktioner som automatisk skalning och onlineförutsägelse för att säkerställa effektivt resursutnyttjande och låg latens.
AutoML och Vertex AI är två maskininlärningstjänster som erbjuds av Google Cloud Platform som syftar till att förenkla processen att bygga och distribuera maskininlärningsmodeller. AutoML tillhandahåller ett användarvänligt gränssnitt och automatiserade tekniker för att bygga anpassade modeller, medan Vertex AI erbjuder en mer avancerad och heltäckande plattform med ytterligare funktioner och flexibilitet. Valet mellan AutoML och Vertex AI beror på användarens kompetensnivå, problemets komplexitet och önskad nivå av kontroll och anpassning.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Finns det en Android-mobilapplikation som kan användas för hantering av Google Cloud Platform?
- Vilka är sätten att hantera Google Cloud Platform?
- Vad är cloud computing?
- Vad är skillnaden mellan Bigquery och Cloud SQL
- Vad är skillnaden mellan cloud SQL och cloud spanner
- Vad är GCP App Engine?
- Vad är skillnaden mellan cloud run och GKE
- Vad är containeriserad applikation?
- Vad är skillnaden mellan Dataflow och BigQuery?
- Hur konfigurerar man ett molnskal?
Se fler frågor och svar i EITC/CL/GCP Google Cloud Platform