AutoML i Vertex AI són dos serveis d'aprenentatge automàtic que ofereix Google Cloud Platform (GCP) que tenen com a objectiu simplificar el procés de creació i implementació de models d'aprenentatge automàtic. Tot i que tots dos serveis comparteixen l'objectiu de permetre als usuaris aprofitar les capacitats d'aprenentatge automàtic sense una gran experiència, hi ha diverses diferències clau entre AutoML i Vertex AI.
AutoML és un conjunt de productes d'aprenentatge automàtic que permet als usuaris crear models d'aprenentatge automàtic personalitzats amb un coneixement limitat dels conceptes d'aprenentatge automàtic. Proporciona una interfície fàcil d'utilitzar que permet als usuaris carregar les seves pròpies dades i entrenar models per a diverses tasques, com ara la classificació d'imatges, el processament del llenguatge natural i l'anàlisi de dades tabulars. AutoML utilitza tècniques automatitzades per gestionar moltes de les tasques complexes implicades en la construcció d'un model d'aprenentatge automàtic, inclosa l'enginyeria de funcions, l'ajust d'hiperparàmetres i la selecció de models. Això permet als usuaris centrar-se en el seu domini específic del problema en lloc de les complexitats dels algorismes d'aprenentatge automàtic.
D'altra banda, Vertex AI és una plataforma d'aprenentatge automàtic més avançada i completa que inclou les capacitats d'AutoML juntament amb funcions addicionals. Proporciona un entorn unificat i totalment gestionat per a tot el flux de treball d'aprenentatge automàtic, des de la preparació de dades fins al desplegament i la supervisió de models. Vertex AI admet tant AutoML com el desenvolupament de models personalitzats, cosa que permet als usuaris triar el nivell d'abstracció que millor s'adapti a les seves necessitats. Ofereix una àmplia gamma de components i canalitzacions d'aprenentatge automàtic preconstruïts, així com la possibilitat d'aportar el vostre propi codi i marcs. Vertex AI també ofereix funcions avançades com ara formació distribuïda, versions de models i escalat automàtic per gestionar càrregues de treball d'aprenentatge automàtic a gran escala.
Una de les diferències clau entre AutoML i Vertex AI és el nivell de control i personalització que ofereixen. AutoML està dissenyat per als usuaris que prefereixen un enfocament més automatitzat i estan disposats a canviar algun control per facilitar-ne l'ús. Proporciona models preconstruïts i enginyeria de funcions automàtica, que pot limitar la flexibilitat i les opcions d'ajustament disponibles per als usuaris. D'altra banda, Vertex AI ofereix més flexibilitat i control, permetent als usuaris definir els seus propis models, experimentar amb diferents algorismes i hiperparàmetres i integrar-se amb codi i marcs existents.
Una altra diferència rau en les capacitats d'escalabilitat i rendiment dels dos serveis. Tot i que AutoML és adequat per a tasques d'aprenentatge automàtic a menor escala, Vertex AI està dissenyat per gestionar càrregues de treball a gran escala i a nivell empresarial. Vertex AI aprofita la infraestructura de Google i les capacitats de computació distribuïda per oferir formació i inferència d'alt rendiment a escala. També ofereix funcions avançades com l'escala automàtica i la predicció en línia per garantir una utilització eficient dels recursos i una baixa latència.
AutoML i Vertex AI són dos serveis d'aprenentatge automàtic que ofereix Google Cloud Platform que tenen com a objectiu simplificar el procés de creació i implementació de models d'aprenentatge automàtic. AutoML ofereix una interfície fàcil d'utilitzar i tècniques automatitzades per crear models personalitzats, mentre que Vertex AI ofereix una plataforma més avançada i completa amb funcions i flexibilitat addicionals. L'elecció entre AutoML i Vertex AI depèn del nivell d'experiència de l'usuari, de la complexitat del problema i del nivell de control i personalització desitjat.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Si Cloud Shell proporciona un shell preconfigurat amb Cloud SDK i no necessita recursos locals, quin avantatge té utilitzar una instal·lació local de Cloud SDK en comptes d'utilitzar Cloud Shell mitjançant Cloud Console?
- Hi ha una aplicació mòbil d'Android que es pugui utilitzar per gestionar Google Cloud Platform?
- Quines són les maneres de gestionar Google Cloud Platform?
- Què és la computació en núvol?
- Quina diferència hi ha entre Bigquery i Cloud SQL
- Quina diferència hi ha entre Cloud SQL i Cloud spanner
- Què és GCP App Engine?
- Quina diferència hi ha entre Cloud Run i GKE
- Què és l'aplicació en contenidors?
- Quina diferència hi ha entre Dataflow i BigQuery?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/CL/GCP Google Cloud Platform