AutoML და Vertex AI არის მანქანური სწავლების ორი სერვისი, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud Platform (GCP), რომლებიც მიზნად ისახავს მანქანური სწავლების მოდელების შექმნისა და დანერგვის პროცესის გამარტივებას. მიუხედავად იმისა, რომ ორივე სერვისი იზიარებს მიზანს, რომ მომხმარებლებს საშუალება მისცენ გამოიყენონ მანქანათმცოდნეობის შესაძლებლობები ფართო გამოცდილების გარეშე, არსებობს რამდენიმე ძირითადი განსხვავება AutoML-სა და Vertex AI-ს შორის.
AutoML არის მანქანათმცოდნეობის პროდუქტების კომპლექტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან მანქანური სწავლის მოდელები, მანქანური სწავლების კონცეფციების შეზღუდული ცოდნით. ის უზრუნველყოფს მოსახერხებელი ინტერფეისს, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ატვირთონ საკუთარი მონაცემები და მოამზადონ მოდელები სხვადასხვა ამოცანებისთვის, როგორიცაა სურათების კლასიფიკაცია, ბუნებრივი ენის დამუშავება და მონაცემთა ცხრილის ანალიზი. AutoML იყენებს ავტომატიზირებულ ტექნიკას მრავალი რთული ამოცანის შესასრულებლად, რომლებიც დაკავშირებულია მანქანათმცოდნეობის მოდელის მშენებლობაში, მათ შორის ფუნქციების ინჟინერია, ჰიპერპარამეტრების რეგულირება და მოდელის შერჩევა. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ფოკუსირება მოახდინონ თავიანთ კონკრეტულ პრობლემურ დომენზე, ვიდრე მანქანური სწავლების ალგორითმების სირთულეებზე.
მეორეს მხრივ, Vertex AI არის უფრო მოწინავე და ყოვლისმომცველი მანქანათმცოდნეობის პლატფორმა, რომელიც მოიცავს AutoML შესაძლებლობებს დამატებით ფუნქციებთან ერთად. ის უზრუნველყოფს ერთიან და სრულად მართულ გარემოს მთელი მანქანათმცოდნეობის სამუშაო პროცესისთვის, მონაცემთა მომზადებიდან მოდელის განლაგებამდე და მონიტორინგამდე. Vertex AI მხარს უჭერს როგორც AutoML, ასევე მორგებული მოდელის განვითარებას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს აირჩიონ აბსტრაქციის დონე, რომელიც საუკეთესოდ შეესაბამება მათ საჭიროებებს. ის გთავაზობთ წინასწარ ჩაშენებულ მანქანათმცოდნეობის კომპონენტებს და მილსადენებს, ასევე საკუთარი კოდისა და ჩარჩოების მოტანის შესაძლებლობას. Vertex AI ასევე გთავაზობთ მოწინავე ფუნქციებს, როგორიცაა განაწილებული სწავლება, მოდელის ვერსიების დაყენება და ავტომატური სკალირება დიდი მასშტაბის მანქანათმცოდნეობის სამუშაო დატვირთვის მოსაგვარებლად.
AutoML-სა და Vertex AI-ს შორის ერთ-ერთი მთავარი განსხვავებაა მათ მიერ შემოთავაზებული კონტროლისა და პერსონალიზაციის დონე. AutoML განკუთვნილია მომხმარებლებისთვის, რომლებიც უპირატესობას ანიჭებენ უფრო ავტომატიზირებულ მიდგომას და მზად არიან გარკვეული კონტროლით ვაჭრობა მარტივად გამოყენებისთვის. ის უზრუნველყოფს წინასწარ აშენებულ მოდელებს და ავტომატურ ფუნქციების ინჟინერიას, რამაც შეიძლება შეზღუდოს მომხმარებლისთვის ხელმისაწვდომი მოქნილობა და დაზუსტების პარამეტრები. მეორეს მხრივ, Vertex AI გთავაზობთ მეტ მოქნილობას და კონტროლს, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს განსაზღვრონ საკუთარი მოდელები, ექსპერიმენტი გაუკეთონ სხვადასხვა ალგორითმებსა და ჰიპერპარამეტრებს და ინტეგრირდნენ არსებულ კოდებთან და ჩარჩოებთან.
კიდევ ერთი განსხვავება მდგომარეობს ორი სერვისის მასშტაბურობასა და შესრულების შესაძლებლობებში. მიუხედავად იმისა, რომ AutoML შესაფერისია მცირე მასშტაბის მანქანათმცოდნეობის ამოცანებისთვის, Vertex AI შექმნილია ფართომასშტაბიანი და საწარმოს დონის სამუშაო დატვირთვისთვის. Vertex AI იყენებს Google-ის ინფრასტრუქტურას და განაწილებულ გამოთვლით შესაძლებლობებს, რათა უზრუნველყოს მაღალი ხარისხის ტრენინგი და დასკვნა მასშტაბით. ის ასევე გთავაზობთ მოწინავე ფუნქციებს, როგორიცაა ავტომატური მასშტაბირება და ონლაინ პროგნოზირება, რესურსების ეფექტური გამოყენებისა და დაბალი შეყოვნების უზრუნველსაყოფად.
AutoML და Vertex AI არის მანქანური სწავლების ორი სერვისი, რომელსაც გთავაზობთ Google Cloud Platform, რომლებიც მიზნად ისახავს მანქანური სწავლების მოდელების შექმნისა და დანერგვის პროცესის გამარტივებას. AutoML უზრუნველყოფს მოსახერხებელი ინტერფეისს და ავტომატიზირებულ ტექნიკას მორგებული მოდელების შესაქმნელად, ხოლო Vertex AI გთავაზობთ უფრო მოწინავე და ყოვლისმომცველ პლატფორმას დამატებითი ფუნქციებითა და მოქნილობით. AutoML-სა და Vertex AI-ს შორის არჩევანი დამოკიდებულია მომხმარებლის ექსპერტიზის დონეზე, პრობლემის სირთულეზე და კონტროლისა და პერსონალიზაციის სასურველ დონეზე.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/CL/GCP Google Cloud პლატფორმა:
- არის თუ არა Android-ის მობილური აპლიკაცია, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას Google Cloud Platform-ის მართვისთვის?
- როგორია Google Cloud Platform-ის მართვის გზები?
- რა არის cloud computing?
- რა განსხვავებაა Bigquery-სა და Cloud SQL-ს შორის
- რა განსხვავებაა ღრუბლოვან SQL-სა და ღრუბლოვან სპანერს შორის
- რა არის GCP App Engine?
- რა განსხვავებაა Cloud Run-სა და GKE-ს შორის
- რა არის კონტეინერირებული აპლიკაცია?
- რა განსხვავებაა Dataflow-სა და BigQuery-ს შორის?
- როგორ დავაკონფიგურიროთ ღრუბლის გარსი?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/CL/GCP Google Cloud Platform-ში