Која је разлика између Цлоуд АутоМЛ-а и Цлоуд АИ Платформе?
Цлоуд АутоМЛ и Цлоуд АИ Платформ су две различите услуге које нуди Гоогле Цлоуд Платформ (ГЦП) које се баве различитим аспектима машинског учења (МЛ) и вештачке интелигенције (АИ). Обе услуге имају за циљ да поједноставе и унапреде развој, примену и управљање моделима МЛ, али циљају на различите корисничке базе и случајеве коришћења. Разумевање разлика између ове две услуге захтева детаљно испитивање њихових карактеристика, функционалности и намењене публике.
Цлоуд АутоМЛ је дизајниран да демократизује машинско учење тако што га чини доступним корисницима са ограниченом стручношћу у овој области. Нуди скуп производа за машинско учење који омогућавају програмерима са минималним знањем МЛ да обуче висококвалитетне моделе прилагођене специфичним пословним потребама. Цлоуд АутоМЛ пружа интерфејс прилагођен кориснику и аутоматизује многе сложене процесе укључене у обуку модела, као што су претходна обрада података, инжењеринг карактеристика и подешавање хиперпараметара. Ова аутоматизација омогућава корисницима да се фокусирају на пословни проблем, а не на замршености машинског учења.
Кључне карактеристике Цлоуд АутоМЛ-а укључују:
1. Кориснички интерфејс: Цлоуд АутоМЛ пружа графички кориснички интерфејс (ГУИ) који поједностављује процес креирања и управљања МЛ модела. Корисници могу да отпреме своје скупове података, да изаберу тип модела који желе да обуче (нпр. класификација слика, обрада природног језика) и да започну процес обуке са само неколико кликова.
2. Аутоматизована обука модела: Цлоуд АутоМЛ аутоматизује цео цевовод за обуку модела, укључујући претходну обраду података, екстракцију карактеристика, избор модела и подешавање хиперпараметара. Ова аутоматизација обезбеђује да корисници могу да добију моделе високог квалитета без потребе да разумеју основне алгоритме МЛ.
3. Унапред обучени модели: Цлоуд АутоМЛ користи Гоогле-ове унапред обучене моделе и преноси технике учења како би убрзао процес обуке. Почевши од модела који је већ обучен на великом скупу података, корисници могу постићи боље перформансе са мање података и рачунарских ресурса.
4. Обука прилагођеног модела: Упркос својој аутоматизацији, Цлоуд АутоМЛ омогућава корисницима да прилагоде одређене аспекте процеса обуке. На пример, корисници могу одредити број итерација обуке, тип архитектуре неуронске мреже и метрику евалуације.
5. Интеграција са другим ГЦП услугама: Цлоуд АутоМЛ се неприметно интегрише са другим ГЦП услугама, као што су Гоогле Цлоуд Стораге за складиштење података, БигКуери за анализу података и АИ платформа за примену модела. Ова интеграција омогућава корисницима да изграде енд-то-енд МЛ токове рада у оквиру ГЦП екосистема.
Примери Цлоуд АутоМЛ апликација укључују:
- Класификација слика: Предузећа могу да користе Цлоуд АутоМЛ Висион за креирање прилагођених модела класификације слика за задатке као што су категоризација производа, провера квалитета и модерирање садржаја.
- Обрада природног језика: Цлоуд АутоМЛ Натурал Лангуаге омогућава корисницима да изграде прилагођене НЛП моделе за анализу осећања, препознавање ентитета и класификацију текста.
- превод: Цлоуд АутоМЛ Транслатион омогућава организацијама да креирају прилагођене моделе превођења прилагођене одређеним доменима или индустријама, побољшавајући тачност превода за специјализовани садржај.
С друге стране, Цлоуд АИ Платформ је свеобухватан скуп алата и услуга намењен искуснијим научницима података, МЛ инжењерима и истраживачима. Пружа флексибилно и скалабилно окружење за развој, обуку и примену МЛ модела користећи прилагођени код и напредне технике. Цлоуд АИ платформа подржава широк спектар МЛ оквира, укључујући ТенсорФлов, ПиТорцх и сцикит-леарн, и нуди опсежне опције прилагођавања за кориснике којима је потребна детаљна контрола над својим моделима.
Кључне карактеристике Цлоуд АИ платформе укључују:
1. Развој прилагођеног модела: Цлоуд АИ платформа омогућава корисницима да напишу прилагођени код за развој модела користећи своје жељене МЛ оквире. Ова флексибилност омогућава искусним практичарима да имплементирају сложене алгоритме и прилагоде своје моделе специфичним захтевима.
2. Управљане Јупитер бележнице: Платформа обезбеђује управљане Јупитер бележнице, које су интерактивна рачунарска окружења која олакшавају експериментисање и израду прототипа. Корисници могу да покрећу код, визуелизују податке и документују своје токове рада у оквиру једног интерфејса.
3. Дистрибутед Траининг: Цлоуд АИ платформа подржава дистрибуирану обуку, омогућавајући корисницима да скалирају обуку за моделе на више ГПУ-а или ТПУ-а. Ова могућност је неопходна за обуку великих модела на огромним скуповима података, смањујући време обуке и побољшавајући перформансе.
4. Хиперпараметарско подешавање: Платформа укључује алате за подешавање хиперпараметара, омогућавајући корисницима да оптимизују своје моделе систематским тражењем најбољих хиперпараметара. Овај процес се може аутоматизовати коришћењем техника као што су претрага мреже, случајна претрага и Бајесова оптимизација.
5. Примена модела и послуживање: Цлоуд АИ Платформа пружа робусну инфраструктуру за примену и послуживање МЛ модела у производњи. Корисници могу да примене своје моделе као РЕСТфул АПИ-је, обезбеђујући да се они лако интегришу у апликације и да им крајњи корисници могу приступити.
6. Версионирање и надгледање: Платформа подржава верзионисање модела, омогућавајући корисницима да управљају више верзија својих модела и прате промене током времена. Поред тога, нуди алате за праћење за праћење перформанси модела и откривање проблема као што су померање и деградација.
Примери апликација Цлоуд АИ платформе укључују:
- Предиктивно одржавање: Производне компаније могу да користе Цлоуд АИ Платформу за развој прилагођених модела предиктивног одржавања који анализирају податке сензора и предвиђају кварове опреме, смањујући време застоја и трошкове одржавања.
- Откривање преваре: Финансијске институције могу да изграде софистициране моделе за откривање превара користећи Цлоуд АИ Платформу, користећи напредне технике прања новца за идентификацију лажних трансакција и ублажавање ризика.
- Персонализоване препоруке: Платформе за е-трговину могу да креирају персонализоване системе препорука са Цлоуд АИ Платформом, побољшавајући корисничко искуство предлажући производе на основу понашања и преференција корисника.
У суштини, примарна разлика између Цлоуд АутоМЛ-а и Цлоуд АИ Платформе лежи у њиховој циљној публици и потребном нивоу стручности. Цлоуд АутоМЛ је дизајниран за кориснике са ограниченим знањем МЛ-а, пружајући аутоматизовано и прилагођено окружење за обуку прилагођених модела. Насупрот томе, Цлоуд АИ платформа служи искусним практичарима, нудећи флексибилно и скалабилно окружење за развој, обуку и примену прилагођених МЛ модела са напредним техникама.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/ЦЛ/ГЦП Гоогле Цлоуд Платформ:
- У којој мери је ГЦП користан за развој, примену и хостовање веб страница или апликација?
- Како израчунати опсег ИП адреса за подмрежу?
- Која је разлика између Биг Табле и БигКуери-ја?
- Како да конфигуришете балансирање оптерећења у ГЦП-у за случај коришћења више позадинских веб сервера са ВордПресс-ом, обезбеђујући да је база података конзистентна у многим позадинским (веб серверима) ВордПресс инстанцама?
- Да ли има смисла имплементирати балансирање оптерећења када се користи само један позадински веб сервер?
- Ако Цлоуд Схелл обезбеђује унапред конфигурисану љуску са Цлоуд СДК-ом и нису му потребни локални ресурси, која је предност коришћења локалне инсталације Цлоуд СДК-а уместо коришћења Цлоуд Схелл-а помоћу Цлоуд Цонсоле-а?
- Да ли постоји Андроид мобилна апликација која се може користити за управљање Гоогле Цлоуд Платформом?
- Који су начини за управљање Гоогле Цлоуд платформом?
- Шта је цлоуд цомпутинг?
- Која је разлика између Бигкуери-ја и Цлоуд СКЛ-а
Погледајте више питања и одговора на ЕИТЦ/ЦЛ/ГЦП Гоогле Цлоуд платформи