AutoML و Vertex AI دو سرویس یادگیری ماشینی هستند که توسط Google Cloud Platform (GCP) ارائه میشوند که هدف آن سادهسازی فرآیند ساخت و استقرار مدلهای یادگیری ماشین است. در حالی که هر دو سرویس هدف مشترک دارند که کاربران را قادر می سازد از قابلیت های یادگیری ماشینی بدون تخصص گسترده استفاده کنند، چندین تفاوت کلیدی بین AutoML و Vertex AI وجود دارد.
AutoML مجموعه ای از محصولات یادگیری ماشینی است که به کاربران امکان می دهد مدل های یادگیری ماشینی سفارشی را با دانش محدود از مفاهیم یادگیری ماشین بسازند. این یک رابط کاربر پسند را فراهم می کند که کاربران را قادر می سازد تا داده های خود را آپلود کنند و مدل های خود را برای کارهای مختلف مانند طبقه بندی تصویر، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل داده های جدولی آموزش دهند. AutoML از تکنیک های خودکار برای رسیدگی به بسیاری از وظایف پیچیده مربوط به ساخت یک مدل یادگیری ماشین، از جمله مهندسی ویژگی، تنظیم هایپرپارامتر و انتخاب مدل استفاده می کند. این به کاربران اجازه میدهد تا به جای پیچیدگیهای الگوریتمهای یادگیری ماشین، روی حوزه مشکل خاص خود تمرکز کنند.
از سوی دیگر، Vertex AI یک پلت فرم یادگیری ماشینی پیشرفته و جامع تر است که قابلیت های AutoML را به همراه ویژگی های اضافی در بر می گیرد. این یک محیط یکپارچه و کاملاً مدیریت شده برای کل گردش کار یادگیری ماشین، از آماده سازی داده تا استقرار مدل و نظارت، فراهم می کند. Vertex AI هم از AutoML و هم توسعه مدل سفارشی پشتیبانی می کند و به کاربران اجازه می دهد سطح انتزاع را انتخاب کنند که به بهترین وجه با نیازهایشان مطابقت دارد. طیف گسترده ای از اجزا و خطوط لوله یادگیری ماشین از پیش ساخته شده و همچنین توانایی آوردن کد و چارچوب های خود را ارائه می دهد. Vertex AI همچنین ویژگیهای پیشرفتهای مانند آموزش توزیعشده، نسخهسازی مدل و مقیاسبندی خودکار را برای مدیریت بارهای کاری یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ ارائه میکند.
یکی از تفاوت های کلیدی بین AutoML و Vertex AI سطح کنترل و سفارشی سازی آنها است. AutoML برای کاربرانی طراحی شده است که رویکرد خودکارتری را ترجیح می دهند و مایلند مقداری کنترل را برای سهولت استفاده مبادله کنند. این مدلهای از پیش ساخته شده و مهندسی ویژگیهای خودکار را ارائه میکند که ممکن است انعطافپذیری و گزینههای تنظیم دقیق در دسترس کاربران را محدود کند. از سوی دیگر، Vertex AI انعطافپذیری و کنترل بیشتری را ارائه میکند و به کاربران اجازه میدهد مدلهای خود را تعریف کنند، الگوریتمها و فراپارامترهای مختلف را آزمایش کنند و با کدها و چارچوبهای موجود یکپارچه شوند.
تفاوت دیگر در مقیاس پذیری و قابلیت های عملکرد این دو سرویس است. در حالی که AutoML برای کارهای یادگیری ماشینی در مقیاس کوچکتر مناسب است، Vertex AI برای مدیریت بارهای کاری در مقیاس بزرگ و در سطح سازمانی طراحی شده است. Vertex AI از زیرساخت های گوگل و قابلیت های محاسباتی توزیع شده برای ارائه آموزش با کارایی بالا و استنتاج در مقیاس استفاده می کند. همچنین ویژگی های پیشرفته ای مانند مقیاس بندی خودکار و پیش بینی آنلاین را برای اطمینان از استفاده کارآمد از منابع و تأخیر کم ارائه می دهد.
AutoML و Vertex AI دو سرویس یادگیری ماشینی هستند که توسط Google Cloud Platform ارائه میشوند و هدفشان سادهسازی فرآیند ساخت و استقرار مدلهای یادگیری ماشین است. AutoML یک رابط کاربر پسند و تکنیک های خودکار برای ساخت مدل های سفارشی ارائه می دهد، در حالی که Vertex AI یک پلت فرم پیشرفته و جامع تر با ویژگی ها و انعطاف پذیری اضافی ارائه می دهد. انتخاب بین AutoML و Vertex AI به سطح تخصص کاربر، پیچیدگی مشکل و سطح مطلوب کنترل و سفارشی سازی بستگی دارد.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- آیا اپلیکیشن موبایل اندرویدی وجود دارد که بتوان از آن برای مدیریت پلتفرم ابری گوگل استفاده کرد؟
- راههای مدیریت Google Cloud Platform چیست؟
- محاسبات ابری چیست؟
- تفاوت بین Bigquery و Cloud SQL چیست؟
- تفاوت بین ابر SQL و آچار ابری چیست؟
- GCP App Engine چیست؟
- تفاوت بین cloud run و GKE چیست؟
- کاربرد کانتینری چیست؟
- تفاوت Dataflow و BigQuery چیست؟
- چگونه پوسته ابری را پیکربندی کنیم؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/CL/GCP Google Cloud Platform مشاهده کنید