מה ההבדל בין Cloud AutoML ל-Cloud AI Platform?

/ / פורסם ב מחשוב עננים, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, סקירת GCP, סקירה כללית של GCP Machine Learning

Cloud AutoML ו-Cloud AI Platform הם שני שירותים נפרדים המוצעים על ידי Google Cloud Platform (GCP) הנותנים מענה להיבטים שונים של למידת מכונה (ML) ובינה מלאכותית (AI). שני השירותים שואפים לפשט ולשפר את הפיתוח, הפריסה והניהול של מודלים של ML, אך הם מכוונים לבסיסי משתמשים ומקרי שימוש שונים. הבנת ההבדלים בין שני השירותים הללו דורשת בחינה מפורטת של התכונות, הפונקציונליות והקהלים המיועדים שלהם.

Cloud AutoML מיועד לדמוקרטיזציה של למידת מכונה על ידי הפיכתה לנגישה למשתמשים בעלי מומחיות מוגבלת בתחום. הוא מציע חבילה של מוצרי למידת מכונה המאפשרים למפתחים עם ידע מינימלי ב-ML להכשיר מודלים באיכות גבוהה המותאמים לצרכים עסקיים ספציפיים. Cloud AutoML מספק ממשק ידידותי למשתמש וממכן רבים מהתהליכים המורכבים הכרוכים בהכשרת מודלים, כגון עיבוד מקדים של נתונים, הנדסת תכונות וכוונון היפרפרמטרים. אוטומציה זו מאפשרת למשתמשים להתמקד בבעיה העסקית שעל הפרק במקום במורכבות של למידת מכונה.

תכונות מפתח של Cloud AutoML כוללות:

1. ממשק ידידותי למשתמש: Cloud AutoML מספק ממשק משתמש גרפי (GUI) המפשט את תהליך היצירה והניהול של מודלים של ML. משתמשים יכולים להעלות את מערכי הנתונים שלהם, לבחור את סוג המודל שהם רוצים לאמן (למשל, סיווג תמונה, עיבוד שפה טבעית), ולהתחיל את תהליך ההדרכה בכמה קליקים בלבד.

2. אימון דגמים אוטומטי: Cloud AutoML עושה אוטומציה של כל צינור ההדרכה של המודל, כולל עיבוד מקדים של נתונים, חילוץ תכונות, בחירת דגם וכוונון היפרפרמטרים. אוטומציה זו מבטיחה שמשתמשים יכולים להשיג מודלים באיכות גבוהה ללא צורך בהבנת אלגוריתמי ה-ML הבסיסיים.

3. דגמים מוכשרים מראש: Cloud AutoML ממנפת את המודלים שהוכשרו מראש של גוגל והעברת טכניקות למידה כדי להאיץ את תהליך ההדרכה. על ידי התחלה עם מודל שכבר הוכשר על מערך נתונים גדול, משתמשים יכולים להשיג ביצועים טובים יותר עם פחות נתונים ומשאבים חישוביים.

4. אימון מודלים בהתאמה אישית: למרות האוטומציה שלו, Cloud AutoML מאפשר למשתמשים להתאים אישית היבטים מסוימים של תהליך ההדרכה. לדוגמה, משתמשים יכולים לציין את מספר איטרציות האימון, סוג ארכיטקטורת הרשת העצבית ומדדי ההערכה.

5. אינטגרציה עם שירותי GCP אחרים: Cloud AutoML משתלב בצורה חלקה עם שירותי GCP אחרים, כגון Google Cloud Storage לאחסון נתונים, BigQuery לניתוח נתונים ופלטפורמת AI לפריסת מודלים. אינטגרציה זו מאפשרת למשתמשים לבנות זרימות עבודה של ML מקצה לקצה בתוך מערכת האקולוגית של GCP.

דוגמאות ליישומי Cloud AutoML כוללים:

- סיווג תמונות: עסקים יכולים להשתמש ב-Cloud AutoML Vision כדי ליצור מודלים מותאמים אישית של סיווג תמונות עבור משימות כגון סיווג מוצרים, בדיקת איכות וניהול תוכן.
- עיבוד שפה טבעית: Cloud AutoML Natural Language מאפשר למשתמשים לבנות מודלים מותאמים אישית של NLP לניתוח סנטימנטים, זיהוי ישויות וסיווג טקסט.
- תרגום: Cloud AutoML Translation מאפשר לארגונים ליצור מודלים של תרגום מותאמים אישית המותאמים לתחומים או תעשיות ספציפיות, תוך שיפור דיוק התרגום עבור תוכן מיוחד.

מצד שני, Cloud AI Platform היא חבילה מקיפה של כלים ושירותים המיועדים למדעני נתונים מנוסים יותר, מהנדסי ML וחוקרים. הוא מספק סביבה גמישה וניתנת להרחבה לפיתוח, הדרכה ופריסה של מודלים של ML תוך שימוש בקוד מותאם אישית ובטכניקות מתקדמות. Cloud AI Platform תומכת במגוון רחב של מסגרות ML, כולל TensorFlow, PyTorch ו-skit-learn, ומציעה אפשרויות התאמה אישית נרחבות למשתמשים הדורשים שליטה עדינה על הדגמים שלהם.

תכונות מפתח של Cloud AI Platform כוללות:

1. פיתוח מודלים בהתאמה אישית: Cloud AI Platform מאפשרת למשתמשים לכתוב קוד מותאם אישית לפיתוח מודלים באמצעות מסגרות ה-ML המועדפות עליהם. גמישות זו מאפשרת למתרגלים מנוסים ליישם אלגוריתמים מורכבים ולהתאים את המודלים שלהם לדרישות ספציפיות.

2. ניהול מחברות Jupyter: הפלטפורמה מספקת מחברות Jupyter מנוהלות, שהן סביבות מחשוב אינטראקטיביות המאפשרות ניסויים ויצירת אב טיפוס. משתמשים יכולים להריץ קוד, להמחיש נתונים ולתעד את זרימות העבודה שלהם בממשק אחד.

3. הדרכה מבוזרת: פלטפורמת בינה מלאכותית בענן תומכת באימון מבוזר, ומאפשרת למשתמשים להתאים את אימון המודלים שלהם על פני מספר GPUs או TPUs. יכולת זו חיונית לאימון מודלים גדולים על מערכי נתונים מסיביים, צמצום זמן האימון ושיפור הביצועים.

4. כוונון היפר-פרמטר: הפלטפורמה כוללת כלים לכוונון היפרפרמטרים, המאפשרים למשתמשים לייעל את המודלים שלהם על ידי חיפוש שיטתי אחר הפרמטרים הטובים ביותר. תהליך זה יכול להיות אוטומטי באמצעות טכניקות כגון חיפוש רשת, חיפוש אקראי ואופטימיזציה בייסיאנית.

5. פריסה והגשה של מודל: Cloud AI Platform מספקת תשתית חזקה לפריסה והגשה של דגמי ML בייצור. משתמשים יכולים לפרוס את המודלים שלהם כממשקי API של RESTful, מה שמבטיח שניתן לשלב אותם בקלות באפליקציות ולגשת אליהם משתמשי קצה.

6. גירסאות וניטור: הפלטפורמה תומכת בניהול גרסאות של מודלים, ומאפשרת למשתמשים לנהל גרסאות מרובות של הדגמים שלהם ולעקוב אחר שינויים לאורך זמן. בנוסף, הוא מציע כלי ניטור למעקב אחר ביצועי המודל וזיהוי בעיות כגון סחיפה והידרדרות.

דוגמאות ליישומי Cloud AI Platform כוללות:

- תחזוקה חזויה: חברות ייצור יכולות להשתמש ב-Cloud AI Platform כדי לפתח מודלים של תחזוקה חזויה מותאמים אישית המנתחים נתוני חיישנים ומנבאים כשלים בציוד, מה שמפחית את זמן ההשבתה ועלויות התחזוקה.
- גילוי הונאה: מוסדות פיננסיים יכולים לבנות מודלים מתוחכמים לגילוי הונאה באמצעות Cloud AI Platform, תוך מינוף טכניקות ML מתקדמות כדי לזהות עסקאות הונאה ולהפחית סיכונים.
- המלצות אישיות: פלטפורמות מסחר אלקטרוני יכולות ליצור מערכות המלצות מותאמות אישית עם Cloud AI Platform, לשפר את חווית הלקוח על ידי הצעת מוצרים המבוססים על התנהגות והעדפות המשתמש.

בעיקרו של דבר, ההבדל העיקרי בין Cloud AutoML ל-Cloud AI Platform טמון בקהלי היעד שלהם וברמת המומחיות הנדרשת. Cloud AutoML מיועד למשתמשים עם ידע מוגבל ב-ML, ומספק סביבה אוטומטית וידידותית למשתמש לאימון מודלים מותאמים אישית. לעומת זאת, Cloud AI Platform פונה למתרגלים מנוסים, ומציעה סביבה גמישה וניתנת להרחבה לפיתוח, הדרכה ופריסה של דגמי ML מותאמים אישית עם טכניקות מתקדמות.

שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

עוד שאלות ותשובות:

מתויג תחת: , , , , ,