AutoML og Vertex AI er to maskinlæringstjenester som tilbys av Google Cloud Platform (GCP) som tar sikte på å forenkle prosessen med å bygge og distribuere maskinlæringsmodeller. Mens begge tjenestene deler målet om å gjøre det mulig for brukere å utnytte maskinlæringsevner uten omfattende ekspertise, er det flere viktige forskjeller mellom AutoML og Vertex AI.
AutoML er en pakke med maskinlæringsprodukter som lar brukere bygge tilpassede maskinlæringsmodeller med begrenset kunnskap om maskinlæringskonsepter. Det gir et brukervennlig grensesnitt som gjør det mulig for brukere å laste opp sine egne data og trene modeller for ulike oppgaver som bildeklassifisering, naturlig språkbehandling og tabelldataanalyse. AutoML bruker automatiserte teknikker for å håndtere mange av de komplekse oppgavene som er involvert i å bygge en maskinlæringsmodell, inkludert funksjonsteknikk, hyperparameterinnstilling og modellvalg. Dette lar brukere fokusere på deres spesifikke problemdomene i stedet for vanskelighetene med maskinlæringsalgoritmer.
På den annen side er Vertex AI en mer avansert og omfattende maskinlæringsplattform som omfatter AutoML-funksjoner sammen med tilleggsfunksjoner. Det gir et enhetlig og fullt administrert miljø for hele arbeidsflyten for maskinlæring, fra dataforberedelse til modelldistribusjon og overvåking. Vertex AI støtter både AutoML og tilpasset modellutvikling, slik at brukerne kan velge det abstraksjonsnivået som passer best for deres behov. Den tilbyr et bredt spekter av forhåndsbygde maskinlæringskomponenter og pipelines, samt muligheten til å ta med din egen kode og rammeverk. Vertex AI tilbyr også avanserte funksjoner som distribuert opplæring, modellversjon og automatisk skalering for å håndtere store maskinlæringsarbeidsmengder.
En av de viktigste forskjellene mellom AutoML og Vertex AI er nivået av kontroll og tilpasning de tilbyr. AutoML er designet for brukere som foretrekker en mer automatisert tilnærming og er villige til å bytte ut litt kontroll for enkel bruk. Den gir forhåndsbygde modeller og automatisk funksjonsteknikk, noe som kan begrense fleksibiliteten og finjusteringsalternativene som er tilgjengelige for brukere. På den annen side tilbyr Vertex AI mer fleksibilitet og kontroll, slik at brukerne kan definere sine egne modeller, eksperimentere med forskjellige algoritmer og hyperparametre og integrere med eksisterende kode og rammeverk.
En annen forskjell ligger i skalerbarheten og ytelsesmulighetene til de to tjenestene. Mens AutoML er egnet for mindre skala maskinlæringsoppgaver, er Vertex AI designet for å håndtere store arbeidsbelastninger og på bedriftsnivå. Vertex AI utnytter Googles infrastruktur og distribuerte databehandlingsevner for å gi opplæring og slutninger med høy ytelse i stor skala. Den tilbyr også avanserte funksjoner som automatisk skalering og online prediksjon for å sikre effektiv ressursutnyttelse og lav ventetid.
AutoML og Vertex AI er to maskinlæringstjenester som tilbys av Google Cloud Platform som tar sikte på å forenkle prosessen med å bygge og distribuere maskinlæringsmodeller. AutoML gir et brukervennlig grensesnitt og automatiserte teknikker for å bygge tilpassede modeller, mens Vertex AI tilbyr en mer avansert og omfattende plattform med tilleggsfunksjoner og fleksibilitet. Valget mellom AutoML og Vertex AI avhenger av brukerens ekspertisenivå, kompleksiteten til problemet og ønsket nivå av kontroll og tilpasning.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Er det noen Android-mobilapplikasjon som kan brukes til administrasjon av Google Cloud Platform?
- Hva er måtene å administrere Google Cloud Platform på?
- Hva er cloud computing?
- Hva er forskjellen mellom Bigquery og Cloud SQL
- Hva er forskjellen mellom cloud SQL og cloud spanner
- Hva er GCP App Engine?
- Hva er forskjellen mellom skykjøring og GKE
- Hva er containerisert applikasjon?
- Hva er forskjellen mellom Dataflow og BigQuery?
- Hvordan konfigurere et skyskall?
Se flere spørsmål og svar i EITC/CL/GCP Google Cloud Platform