Sự khác biệt giữa Cloud AutoML và Cloud AI Platform là gì?

/ / Xuất bản năm Cloud Computing, EITC/CL/GCP Nền tảng đám mây của Google, Tổng quan về GCP, Tổng quan về Học máy GCP

Cloud AutoML và Cloud AI Platform là hai dịch vụ riêng biệt do Google Cloud Platform (GCP) cung cấp, phục vụ cho các khía cạnh khác nhau của học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI). Cả hai dịch vụ đều nhằm mục đích đơn giản hóa và nâng cao việc phát triển, triển khai và quản lý các mô hình ML, nhưng chúng nhắm đến các cơ sở người dùng và trường hợp sử dụng khác nhau. Để hiểu được sự khác biệt giữa hai dịch vụ này đòi hỏi phải kiểm tra chi tiết các tính năng, chức năng và đối tượng mục tiêu của chúng.

Cloud AutoML được thiết kế để dân chủ hóa việc học máy bằng cách giúp người dùng có kiến ​​thức chuyên môn hạn chế trong lĩnh vực này có thể truy cập được. Nó cung cấp một bộ sản phẩm máy học cho phép các nhà phát triển có kiến ​​thức ML tối thiểu để đào tạo các mô hình chất lượng cao phù hợp với nhu cầu kinh doanh cụ thể. Cloud AutoML cung cấp giao diện thân thiện với người dùng và tự động hóa nhiều quy trình phức tạp liên quan đến đào tạo mô hình, chẳng hạn như tiền xử lý dữ liệu, kỹ thuật tính năng và điều chỉnh siêu tham số. Tính năng tự động hóa này cho phép người dùng tập trung vào vấn đề kinh doanh hiện tại thay vì sự phức tạp của máy học.

Các tính năng chính của Cloud AutoML bao gồm:

1. Giao diện người dùng thân thiện: Cloud AutoML cung cấp giao diện người dùng đồ họa (GUI) giúp đơn giản hóa quá trình tạo và quản lý mô hình ML. Người dùng có thể tải lên tập dữ liệu của mình, chọn loại mô hình họ muốn đào tạo (ví dụ: phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên) và bắt đầu quá trình đào tạo chỉ bằng vài cú nhấp chuột.

2. Đào tạo mô hình tự động: Cloud AutoML tự động hóa toàn bộ quy trình đào tạo mô hình, bao gồm tiền xử lý dữ liệu, trích xuất tính năng, lựa chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số. Quá trình tự động hóa này đảm bảo rằng người dùng có thể có được các mô hình chất lượng cao mà không cần phải hiểu các thuật toán ML cơ bản.

3. Các mô hình được đào tạo trước: Cloud AutoML tận dụng các mô hình được đào tạo trước của Google và chuyển giao các kỹ thuật học tập để đẩy nhanh quá trình đào tạo. Bằng cách bắt đầu với một mô hình đã được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn, người dùng có thể đạt được hiệu suất tốt hơn với ít dữ liệu và tài nguyên tính toán hơn.

4. Đào tạo mô hình tùy chỉnh: Mặc dù được tự động hóa nhưng Cloud AutoML cho phép người dùng tùy chỉnh các khía cạnh nhất định của quy trình đào tạo. Ví dụ: người dùng có thể chỉ định số lần lặp đào tạo, loại kiến ​​trúc mạng thần kinh và số liệu đánh giá.

5. Tích hợp với các dịch vụ GCP khác: Cloud AutoML tích hợp hoàn hảo với các dịch vụ GCP khác, chẳng hạn như Google Cloud Storage để lưu trữ dữ liệu, BigQuery để phân tích dữ liệu và Nền tảng AI để triển khai mô hình. Sự tích hợp này cho phép người dùng xây dựng quy trình công việc ML từ đầu đến cuối trong hệ sinh thái GCP.

Ví dụ về các ứng dụng Cloud AutoML bao gồm:

– Phân loại hình ảnh: Doanh nghiệp có thể sử dụng Cloud AutoML Vision để tạo các mô hình phân loại hình ảnh tùy chỉnh cho các tác vụ như phân loại sản phẩm, kiểm tra chất lượng và kiểm duyệt nội dung.
– Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Cloud AutoML Natural Language cho phép người dùng xây dựng các mô hình NLP tùy chỉnh để phân tích cảm tính, nhận dạng thực thể và phân loại văn bản.
– Dịch: Cloud AutoML Translation cho phép các tổ chức tạo các mô hình dịch tùy chỉnh phù hợp với các miền hoặc ngành cụ thể, cải thiện độ chính xác của bản dịch cho nội dung chuyên ngành.

Mặt khác, Cloud AI Platform là một bộ công cụ và dịch vụ toàn diện dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML và nhà nghiên cứu có kinh nghiệm hơn. Nó cung cấp một môi trường linh hoạt và có thể mở rộng để phát triển, đào tạo và triển khai các mô hình ML bằng cách sử dụng mã tùy chỉnh và các kỹ thuật nâng cao. Nền tảng Cloud AI hỗ trợ nhiều khung ML, bao gồm TensorFlow, PyTorch và scikit-learn, đồng thời cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh mở rộng cho những người dùng yêu cầu quyền kiểm soát chi tiết đối với mô hình của họ.

Các tính năng chính của Nền tảng Cloud AI bao gồm:

1. Phát triển mô hình tùy chỉnh: Nền tảng Cloud AI cho phép người dùng viết mã tùy chỉnh để phát triển mô hình bằng cách sử dụng các khung ML ưa thích của họ. Tính linh hoạt này cho phép những người thực hành có kinh nghiệm triển khai các thuật toán phức tạp và điều chỉnh mô hình của họ theo các yêu cầu cụ thể.

2. Sổ tay Jupyter được quản lý: Nền tảng này cung cấp Notebook Jupyter được quản lý, là môi trường điện toán tương tác tạo điều kiện thuận lợi cho việc thử nghiệm và tạo mẫu. Người dùng có thể chạy mã, trực quan hóa dữ liệu và ghi lại quy trình làm việc của họ trong một giao diện duy nhất.

3. Đào tạo phân tán: Nền tảng Cloud AI hỗ trợ đào tạo phân tán, cho phép người dùng mở rộng quy mô đào tạo mô hình của họ trên nhiều GPU hoặc TPU. Khả năng này rất cần thiết để đào tạo các mô hình lớn trên bộ dữ liệu lớn, giảm thời gian đào tạo và cải thiện hiệu suất.

4. Điều chỉnh siêu tham số: Nền tảng này bao gồm các công cụ để điều chỉnh siêu tham số, cho phép người dùng tối ưu hóa mô hình của họ bằng cách tìm kiếm một cách có hệ thống các siêu tham số tốt nhất. Quá trình này có thể được tự động hóa bằng cách sử dụng các kỹ thuật như tìm kiếm lưới, tìm kiếm ngẫu nhiên và tối ưu hóa Bayes.

5. Triển khai và phục vụ mô hình: Nền tảng Cloud AI cung cấp cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để triển khai và phục vụ các mô hình ML trong sản xuất. Người dùng có thể triển khai các mô hình của mình dưới dạng API RESTful, đảm bảo rằng chúng có thể dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng và được người dùng cuối truy cập.

6. Phiên bản và giám sát: Nền tảng hỗ trợ lập phiên bản mô hình, cho phép người dùng quản lý nhiều phiên bản mô hình của họ và theo dõi các thay đổi theo thời gian. Ngoài ra, nó còn cung cấp các công cụ giám sát để theo dõi hiệu suất của mô hình và phát hiện các vấn đề như trôi dạt và xuống cấp.

Ví dụ về các ứng dụng Nền tảng đám mây AI bao gồm:

– Bảo trì dự đoán: Các công ty sản xuất có thể sử dụng Nền tảng Cloud AI để phát triển các mô hình bảo trì dự đoán tùy chỉnh nhằm phân tích dữ liệu cảm biến và dự đoán lỗi thiết bị, giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì.
– Phát hiện gian lận: Các tổ chức tài chính có thể xây dựng các mô hình phát hiện gian lận tinh vi bằng cách sử dụng Nền tảng Cloud AI, tận dụng các kỹ thuật ML tiên tiến để xác định các giao dịch gian lận và giảm thiểu rủi ro.
– Đề xuất được Cá nhân hóa: Nền tảng thương mại điện tử có thể tạo hệ thống đề xuất được cá nhân hóa với Nền tảng Cloud AI, nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi và sở thích của người dùng.

Về bản chất, sự khác biệt chính giữa Cloud AutoML và Cloud AI Platform nằm ở đối tượng mục tiêu và trình độ chuyên môn cần có. Cloud AutoML được thiết kế cho người dùng có kiến ​​thức ML hạn chế, cung cấp môi trường tự động và thân thiện với người dùng để đào tạo các mô hình tùy chỉnh. Ngược lại, Nền tảng Cloud AI phục vụ những người thực hành có kinh nghiệm, cung cấp môi trường linh hoạt và có thể mở rộng để phát triển, đào tạo và triển khai các mô hình ML tùy chỉnh bằng các kỹ thuật tiên tiến.

Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/CL/GCP Nền tảng đám mây của Google:

Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

Thêm câu hỏi và câu trả lời:

Gắn thẻ theo: , , , , ,