Koja je razlika između Cloud AutoML-a i Cloud AI Platforme?

/ / Objavljeno u Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pregled GCP-a, Pregled GCP mašinskog učenja

Cloud AutoML i Cloud AI Platform su dvije različite usluge koje nudi Google Cloud Platform (GCP) koje se bave različitim aspektima mašinskog učenja (ML) i umjetne inteligencije (AI). Obje usluge imaju za cilj da pojednostave i poboljšaju razvoj, implementaciju i upravljanje ML modela, ali ciljaju na različite korisničke baze i slučajeve upotrebe. Razumijevanje razlika između ove dvije usluge zahtijeva detaljno ispitivanje njihovih karakteristika, funkcionalnosti i ciljane publike.

Cloud AutoML je dizajniran da demokratizuje mašinsko učenje tako što ga čini dostupnim korisnicima sa ograničenom stručnošću u ovoj oblasti. Nudi skup proizvoda za strojno učenje koji programerima s minimalnim znanjem o ML-u omogućavaju obuku visokokvalitetnih modela prilagođenih specifičnim poslovnim potrebama. Cloud AutoML pruža korisničko sučelje i automatizira mnoge složene procese uključene u obuku modela, kao što su prethodna obrada podataka, inženjering karakteristika i podešavanje hiperparametara. Ova automatizacija omogućava korisnicima da se fokusiraju na poslovni problem, a ne na zamršenosti mašinskog učenja.

Ključne karakteristike Cloud AutoML-a uključuju:

1. Korisničko sučelje: Cloud AutoML pruža grafičko korisničko sučelje (GUI) koje pojednostavljuje proces kreiranja i upravljanja ML modela. Korisnici mogu učitati svoje skupove podataka, odabrati tip modela koji žele trenirati (npr. klasifikacija slika, obrada prirodnog jezika) i pokrenuti proces obuke sa samo nekoliko klikova.

2. Automatizirani model obuke: Cloud AutoML automatizira cijeli cevovod za obuku modela, uključujući prethodnu obradu podataka, ekstrakciju karakteristika, odabir modela i podešavanje hiperparametara. Ova automatizacija osigurava da korisnici mogu dobiti visokokvalitetne modele bez potrebe za razumijevanjem osnovnih ML algoritama.

3. Unaprijed obučeni modeli: Cloud AutoML koristi Googleove unaprijed obučene modele i prenosi tehnike učenja kako bi ubrzao proces obuke. Počevši od modela koji je već obučen na velikom skupu podataka, korisnici mogu postići bolje performanse sa manje podataka i računarskih resursa.

4. Obuka prilagođenog modela: Uprkos svojoj automatizaciji, Cloud AutoML omogućava korisnicima da prilagode određene aspekte procesa obuke. Na primjer, korisnici mogu specificirati broj iteracija obuke, tip arhitekture neuronske mreže i metriku evaluacije.

5. Integracija sa drugim GCP uslugama: Cloud AutoML se neprimjetno integrira s drugim GCP uslugama, kao što su Google Cloud Storage za pohranu podataka, BigQuery za analizu podataka i AI platforma za implementaciju modela. Ova integracija omogućava korisnicima da izgrade end-to-end ML tokove rada unutar GCP ekosistema.

Primjeri Cloud AutoML aplikacija uključuju:

- Klasifikacija slika: Preduzeća mogu koristiti Cloud AutoML Vision za kreiranje prilagođenih modela klasifikacije slika za zadatke kao što su kategorizacija proizvoda, inspekcija kvaliteta i moderiranje sadržaja.
- Obrada prirodnog jezika: Cloud AutoML Natural Language omogućava korisnicima da izgrade prilagođene NLP modele za analizu osjećaja, prepoznavanje entiteta i klasifikaciju teksta.
- prijevod: Cloud AutoML Translation omogućava organizacijama da kreiraju prilagođene modele prevođenja prilagođene određenim domenima ili industrijama, poboljšavajući točnost prevođenja za specijalizovani sadržaj.

S druge strane, Cloud AI Platform je sveobuhvatan skup alata i usluga namijenjen iskusnijim naučnicima podataka, ML inženjerima i istraživačima. Pruža fleksibilno i skalabilno okruženje za razvoj, obuku i implementaciju ML modela koristeći prilagođeni kod i napredne tehnike. Cloud AI platforma podržava širok spektar ML okvira, uključujući TensorFlow, PyTorch i scikit-learn, i nudi opsežne mogućnosti prilagođavanja za korisnike kojima je potrebna detaljna kontrola nad svojim modelima.

Ključne karakteristike Cloud AI Platforme uključuju:

1. Razvoj prilagođenog modela: Cloud AI Platforma omogućava korisnicima da pišu prilagođeni kod za razvoj modela koristeći svoje preferirane ML okvire. Ova fleksibilnost omogućava iskusnim praktičarima da implementiraju složene algoritme i prilagode svoje modele specifičnim zahtjevima.

2. Upravljane Jupyter bilježnice: Platforma pruža upravljane Jupyter notebook računare, koji su interaktivna računarska okruženja koja olakšavaju eksperimentisanje i izradu prototipa. Korisnici mogu pokrenuti kod, vizualizirati podatke i dokumentirati svoje radne tokove unutar jednog interfejsa.

3. Distributed Training: Cloud AI Platforma podržava distribuiranu obuku, omogućavajući korisnicima da skaliraju obuku modela na više GPU-ova ili TPU-ova. Ova sposobnost je neophodna za obuku velikih modela na masivnim skupovima podataka, smanjujući vrijeme obuke i poboljšavajući performanse.

4. Hiperparametarsko podešavanje: Platforma uključuje alate za podešavanje hiperparametara, omogućavajući korisnicima da optimizuju svoje modele sistematskim traženjem najboljih hiperparametara. Ovaj proces se može automatizirati korištenjem tehnika kao što su pretraga mreže, slučajna pretraga i Bayesova optimizacija.

5. Implementacija modela i posluživanje: Cloud AI Platforma pruža robusnu infrastrukturu za implementaciju i posluživanje ML modela u proizvodnji. Korisnici mogu implementirati svoje modele kao RESTful API-je, osiguravajući da se oni lako integriraju u aplikacije i da im mogu pristupiti krajnji korisnici.

6. Versioniranje i nadgledanje: Platforma podržava verzioniranje modela, omogućavajući korisnicima da upravljaju više verzija svojih modela i prate promjene tokom vremena. Osim toga, nudi alate za praćenje za praćenje performansi modela i otkrivanje problema kao što su pomjeranje i degradacija.

Primjeri aplikacija Cloud AI platforme uključuju:

- Prediktivno održavanje: Proizvodne kompanije mogu koristiti Cloud AI Platformu za razvoj prilagođenih modela prediktivnog održavanja koji analiziraju podatke senzora i predviđaju kvarove opreme, smanjujući zastoje i troškove održavanja.
- Otkrivanje prevare: Finansijske institucije mogu izgraditi sofisticirane modele otkrivanja prevara koristeći Cloud AI Platformu, koristeći napredne tehnike ML-a za identifikaciju lažnih transakcija i ublažavanje rizika.
- Prilagođene preporuke: Platforme za e-trgovinu mogu kreirati personalizirane sisteme preporuka s Cloud AI Platformom, poboljšavajući korisničko iskustvo predlažući proizvode na osnovu ponašanja i preferencija korisnika.

U suštini, primarna razlika između Cloud AutoML-a i Cloud AI Platforme leži u njihovoj ciljnoj publici i nivou potrebne stručnosti. Cloud AutoML je dizajniran za korisnike sa ograničenim znanjem ML-a, pružajući automatizovano i prilagođeno okruženje za obuku prilagođenih modela. Nasuprot tome, Cloud AI Platforma služi iskusnim praktičarima, nudeći fleksibilno i skalabilno okruženje za razvoj, obuku i implementaciju prilagođenih ML modela sa naprednim tehnikama.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

Pogledajte više pitanja i odgovora na EITC/CL/GCP Google Cloud Platformi

Više pitanja i odgovora:

Oznake: , , , , ,