Cloud AutoML i Cloud AI Platform dvije su različite usluge koje nudi Google Cloud Platform (GCP) koje služe različitim aspektima strojnog učenja (ML) i umjetne inteligencije (AI). Obje usluge imaju za cilj pojednostaviti i poboljšati razvoj, implementaciju i upravljanje ML modelima, ali ciljaju na različite korisničke baze i slučajeve upotrebe. Razumijevanje razlika između ove dvije usluge zahtijeva detaljno ispitivanje njihovih značajki, funkcionalnosti i namijenjene publike.
Cloud AutoML osmišljen je za demokratizaciju strojnog učenja tako što ga čini dostupnim korisnicima s ograničenom stručnošću u tom području. Nudi paket proizvoda za strojno učenje koji programerima s minimalnim znanjem o ML-u omogućuju obuku visokokvalitetnih modela prilagođenih specifičnim poslovnim potrebama. Cloud AutoML pruža korisničko sučelje i automatizira mnoge složene procese uključene u obuku modela, kao što je pretprocesiranje podataka, inženjering značajki i podešavanje hiperparametara. Ova automatizacija omogućuje korisnicima da se usredotoče na poslovni problem koji im je pri ruci, a ne na zamršenosti strojnog učenja.
Ključne značajke Cloud AutoML-a uključuju:
1. User-friendly sučelje: Cloud AutoML pruža grafičko korisničko sučelje (GUI) koje pojednostavljuje proces stvaranja i upravljanja ML modelima. Korisnici mogu učitati svoje skupove podataka, odabrati vrstu modela koji žele trenirati (npr. klasifikacija slika, obrada prirodnog jezika) i pokrenuti proces obuke sa samo nekoliko klikova.
2. Automatizirana obuka modela: Cloud AutoML automatizira cijeli cjevovod obuke modela, uključujući pretprocesiranje podataka, ekstrakciju značajki, odabir modela i podešavanje hiperparametara. Ova automatizacija osigurava da korisnici mogu dobiti modele visoke kvalitete bez potrebe za razumijevanjem temeljnih ML algoritama.
3. Unaprijed obučeni modeli: Cloud AutoML iskorištava Googleove unaprijed obučene modele i prijenos tehnika učenja kako bi se ubrzao proces obuke. Počevši s modelom koji je već obučen na velikom skupu podataka, korisnici mogu postići bolje performanse s manje podataka i računalnih resursa.
4. Obuka prilagođenog modela: Usprkos svojoj automatizaciji, Cloud AutoML omogućuje korisnicima prilagodbu određenih aspekata procesa obuke. Na primjer, korisnici mogu odrediti broj ponavljanja obuke, vrstu arhitekture neuronske mreže i metriku procjene.
5. Integracija s drugim GCP uslugama: Cloud AutoML neprimjetno se integrira s drugim GCP uslugama, kao što je Google Cloud Storage za pohranu podataka, BigQuery za analizu podataka i AI Platforma za implementaciju modela. Ova integracija omogućuje korisnicima izgradnju end-to-end ML radnih procesa unutar GCP ekosustava.
Primjeri Cloud AutoML aplikacija uključuju:
- Klasifikacija slika: Tvrtke mogu koristiti Cloud AutoML Vision za stvaranje prilagođenih modela klasifikacije slika za zadatke kao što su kategorizacija proizvoda, inspekcija kvalitete i moderiranje sadržaja.
- Obrada prirodnog jezika: Cloud AutoML Natural Language korisnicima omogućuje izradu prilagođenih NLP modela za analizu osjećaja, prepoznavanje entiteta i klasifikaciju teksta.
- Prijevod: Cloud AutoML Translation omogućuje organizacijama stvaranje prilagođenih modela prijevoda prilagođenih određenim domenama ili industrijama, poboljšavajući točnost prijevoda za specijalizirani sadržaj.
S druge strane, Cloud AI Platform je sveobuhvatan paket alata i usluga namijenjen iskusnijim znanstvenicima podataka, ML inženjerima i istraživačima. Pruža fleksibilno i skalabilno okruženje za razvoj, obuku i implementaciju ML modela korištenjem prilagođenog koda i naprednih tehnika. Cloud AI Platforma podržava širok raspon ML okvira, uključujući TensorFlow, PyTorch i scikit-learn, te nudi opsežne mogućnosti prilagodbe za korisnike koji zahtijevaju preciznu kontrolu nad svojim modelima.
Ključne značajke Cloud AI Platforme uključuju:
1. Razvoj prilagođenog modela: Cloud AI Platforma omogućuje korisnicima da napišu prilagođeni kod za razvoj modela koristeći svoje preferirane ML okvire. Ova fleksibilnost omogućuje iskusnim praktičarima da implementiraju složene algoritme i prilagode svoje modele specifičnim zahtjevima.
2. Upravljana Jupyter bilježnica: Platforma nudi upravljana prijenosna računala Jupyter, koja su interaktivna računalna okruženja koja olakšavaju eksperimentiranje i izradu prototipova. Korisnici mogu pokretati kod, vizualizirati podatke i dokumentirati svoje tijekove rada unutar jednog sučelja.
3. Distribuirani trening: Cloud AI Platforma podržava distribuiranu obuku, dopuštajući korisnicima skaliranje svoje obuke modela na više GPU-a ili TPU-a. Ova je sposobnost ključna za obuku velikih modela na masivnim skupovima podataka, smanjujući vrijeme obuke i poboljšavajući performanse.
4. Podešavanje hiperparametara: Platforma uključuje alate za podešavanje hiperparametara, omogućujući korisnicima da optimiziraju svoje modele sustavnom potragom za najboljim hiperparametrima. Ovaj se proces može automatizirati pomoću tehnika kao što su pretraživanje mreže, nasumično pretraživanje i Bayesova optimizacija.
5. Implementacija i posluživanje modela: Cloud AI Platforma pruža robusnu infrastrukturu za implementaciju i posluživanje ML modela u proizvodnji. Korisnici mogu implementirati svoje modele kao RESTful API-je, osiguravajući njihovu jednostavnu integraciju u aplikacije i pristup krajnjim korisnicima.
6. Izrada verzija i nadzor: Platforma podržava izradu verzija modela, omogućujući korisnicima upravljanje višestrukim verzijama svojih modela i praćenje promjena tijekom vremena. Osim toga, nudi alate za praćenje za praćenje izvedbe modela i otkrivanje problema kao što su pomicanje i degradacija.
Primjeri aplikacija Cloud AI Platforme uključuju:
- Prediktivno održavanje: Proizvodne tvrtke 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 prijevara: Financijske institucije mogu izraditi sofisticirane modele za otkrivanje prijevare koristeći Cloud AI Platformu, koristeći napredne ML tehnike za prepoznavanje lažnih transakcija i ublažavanje rizika.
- Prilagođene preporuke: Platforme za e-trgovinu mogu stvoriti personalizirane sustave preporuka s Cloud AI Platformom, poboljšavajući korisničko iskustvo predlažući proizvode na temelju ponašanja i preferencija korisnika.
U biti, primarna razlika između Cloud AutoML-a i Cloud AI Platforme leži u njihovoj ciljanoj publici i potrebnoj razini stručnosti. Cloud AutoML dizajniran je za korisnike s ograničenim znanjem o ML-u, pružajući automatizirano okruženje prilagođeno korisniku 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 s naprednim tehnikama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- U kojoj je mjeri GCP koristan za razvoj, implementaciju i hosting web stranica ili aplikacija?
- Kako izračunati raspon IP adresa za podmrežu?
- Koja je razlika između Big Table i BigQueryja?
- Kako konfigurirati balansiranje opterećenja u GCP-u za slučaj upotrebe više pozadinskih web poslužitelja s WordPressom, osiguravajući da je baza podataka dosljedna u mnogim pozadinskim (web poslužiteljima) instancama WordPressa?
- Ima li smisla implementirati balansiranje opterećenja kada se koristi samo jedan pozadinski web poslužitelj?
- Ako Cloud Shell pruža unaprijed konfiguriranu ljusku s Cloud SDK-om i ne treba lokalne resurse, koja je prednost upotrebe lokalne instalacije Cloud SDK-a umjesto upotrebe Cloud Shell-a putem Cloud Consolea?
- Postoji li Android mobilna aplikacija koja se može koristiti za upravljanje Google Cloud Platformom?
- Koji su načini upravljanja Google Cloud Platformom?
- Što je računalstvo u oblaku?
- Koja je razlika između Bigqueryja i Cloud SQL-a
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/CL/GCP Google Cloud Platform
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Cloud Computing
- Program: EITC/CL/GCP Google Cloud Platform (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Pregled GCP-a (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Pregled GCP strojnog učenja (idi na srodnu temu)