تفاوت بین Cloud AutoML و Cloud AI Platform چیست؟

/ / منتشر شده در ابر رایانه, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, بررسی اجمالی GCP, بررسی اجمالی یادگیری ماشین GCP

Cloud AutoML و Cloud AI Platform دو سرویس متمایز ارائه شده توسط Google Cloud Platform (GCP) هستند که جنبه های مختلف یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) را ارائه می دهند. هدف هر دو سرویس ساده‌سازی و ارتقای توسعه، استقرار و مدیریت مدل‌های ML است، اما پایگاه‌های کاربری و موارد استفاده متفاوت را هدف قرار می‌دهند. درک تفاوت های این دو سرویس مستلزم بررسی دقیق ویژگی ها، عملکردها و مخاطبان مورد نظر آنها است.

Cloud AutoML برای دموکراتیزه کردن یادگیری ماشینی با در دسترس قرار دادن آن برای کاربران با تخصص محدود در این زمینه طراحی شده است. مجموعه ای از محصولات یادگیری ماشینی را ارائه می دهد که توسعه دهندگان با حداقل دانش ML را قادر می سازد تا مدل های با کیفیت بالا را متناسب با نیازهای تجاری خاص آموزش دهند. Cloud AutoML یک رابط کاربر پسند فراهم می کند و بسیاری از فرآیندهای پیچیده درگیر در آموزش مدل مانند پیش پردازش داده ها، مهندسی ویژگی ها و تنظیم هایپرپارامتر را خودکار می کند. این اتوماسیون به کاربران این امکان را می‌دهد تا به جای پیچیدگی‌های یادگیری ماشین، روی مشکل تجاری در دست تمرکز کنند.

ویژگی های کلیدی Cloud AutoML عبارتند از:

1. رابط گرافیکی کاربر پسند: Cloud AutoML یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) ارائه می دهد که فرآیند ایجاد و مدیریت مدل های ML را ساده می کند. کاربران می‌توانند مجموعه داده‌های خود را آپلود کنند، نوع مدلی را که می‌خواهند آموزش دهند (مثلاً طبقه‌بندی تصویر، پردازش زبان طبیعی) انتخاب کنند و فرآیند آموزش را تنها با چند کلیک آغاز کنند.

2. آموزش مدل خودکار: Cloud AutoML کل خط لوله آموزش مدل از جمله پیش پردازش داده ها، استخراج ویژگی، انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامتر را خودکار می کند. این اتوماسیون تضمین می‌کند که کاربران می‌توانند مدل‌های با کیفیت بالا را بدون نیاز به درک الگوریتم‌های زیرین ML به دست آورند.

3. مدلهای از پیش آموزش دیده: Cloud AutoML از مدل های از پیش آموزش دیده گوگل و انتقال تکنیک های یادگیری برای تسریع روند آموزش استفاده می کند. با شروع با مدلی که قبلاً روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش داده شده است، کاربران می توانند با داده ها و منابع محاسباتی کمتر به عملکرد بهتری دست یابند.

4. آموزش مدل سفارشی: Cloud AutoML با وجود اتوماسیون خود به کاربران اجازه می دهد تا جنبه های خاصی از فرآیند آموزش را سفارشی کنند. به عنوان مثال، کاربران می توانند تعداد تکرارهای آموزشی، نوع معماری شبکه عصبی و معیارهای ارزیابی را مشخص کنند.

5. ادغام با سایر خدمات GCP: Cloud AutoML به‌طور یکپارچه با سایر سرویس‌های GCP، مانند Google Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده، BigQuery برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و پلتفرم هوش مصنوعی برای استقرار مدل، ادغام می‌شود. این یکپارچه سازی کاربران را قادر می سازد تا جریان های کاری ML سرتاسری را در اکوسیستم GCP ایجاد کنند.

نمونه هایی از برنامه های Cloud AutoML عبارتند از:

- طبقه بندی تصویر: کسب‌وکارها می‌توانند از Cloud AutoML Vision برای ایجاد مدل‌های طبقه‌بندی تصویر سفارشی برای کارهایی مانند دسته‌بندی محصول، بازرسی کیفیت و تعدیل محتوا استفاده کنند.
- پردازش زبان طبیعی: زبان طبیعی Cloud AutoML به کاربران امکان می‌دهد مدل‌های NLP سفارشی برای تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی موجودیت و طبقه‌بندی متن بسازند.
- ترجمه: Cloud AutoML Translation به سازمان ها امکان می دهد مدل های ترجمه سفارشی متناسب با حوزه ها یا صنایع خاص ایجاد کنند و دقت ترجمه را برای محتوای تخصصی بهبود بخشد.

از سوی دیگر، پلتفرم Cloud AI مجموعه ای جامع از ابزارها و خدمات است که هدف آن دانشمندان داده، مهندسان ML و محققان با تجربه تر است. این یک محیط انعطاف پذیر و مقیاس پذیر برای توسعه، آموزش و استقرار مدل های ML با استفاده از کد سفارشی و تکنیک های پیشرفته فراهم می کند. پلتفرم Cloud AI از طیف گسترده‌ای از چارچوب‌های ML، از جمله TensorFlow، PyTorch، و scikit-learn پشتیبانی می‌کند و گزینه‌های سفارشی‌سازی گسترده‌ای را برای کاربرانی که به کنترل دقیق بر روی مدل‌های خود نیاز دارند، ارائه می‌دهد.

ویژگی های کلیدی پلتفرم Cloud AI عبارتند از:

1. توسعه مدل سفارشی: پلتفرم Cloud AI به کاربران اجازه می دهد تا با استفاده از چارچوب های ML ترجیحی خود کد سفارشی برای توسعه مدل بنویسند. این انعطاف‌پذیری، پزشکان با تجربه را قادر می‌سازد تا الگوریتم‌های پیچیده را پیاده‌سازی کنند و مدل‌های خود را با نیازهای خاص تطبیق دهند.

2. نوت بوک های مدیریت شده Jupyter: این پلتفرم نوت بوک های مدیریت شده Jupyter را ارائه می دهد که محیط های محاسباتی تعاملی هستند که آزمایش و نمونه سازی را تسهیل می کنند. کاربران می توانند کد را اجرا کنند، داده ها را تجسم کنند و گردش کار خود را در یک رابط واحد مستند کنند.

3. آموزش توزیع شده: پلتفرم Cloud AI از آموزش های توزیع شده پشتیبانی می کند و به کاربران امکان می دهد آموزش مدل خود را در چندین GPU یا TPU مقیاس بندی کنند. این قابلیت برای آموزش مدل های بزرگ در مجموعه داده های عظیم، کاهش زمان آموزش و بهبود عملکرد ضروری است.

4. تنظیم فراپارامتر: این پلتفرم شامل ابزارهایی برای تنظیم هایپرپارامتر است که به کاربران امکان می دهد مدل های خود را با جستجوی سیستماتیک برای بهترین هایپرپارامترها بهینه کنند. این فرآیند را می توان با استفاده از تکنیک هایی مانند جستجوی شبکه ای، جستجوی تصادفی و بهینه سازی بیزی خودکار کرد.

5. استقرار و سرویس دهی مدل: پلتفرم Cloud AI زیرساخت قوی برای استقرار و ارائه مدل های ML در تولید فراهم می کند. کاربران می‌توانند مدل‌های خود را به‌عنوان APIهای RESTful استقرار دهند و اطمینان حاصل کنند که می‌توانند به راحتی در برنامه‌ها ادغام شوند و توسط کاربران نهایی قابل دسترسی باشند.

6. نسخه سازی و نظارت: این پلتفرم از نسخه سازی مدل پشتیبانی می کند و به کاربران امکان می دهد چندین نسخه از مدل های خود را مدیریت کنند و تغییرات را در طول زمان پیگیری کنند. علاوه بر این، ابزارهای نظارتی را برای ردیابی عملکرد مدل و تشخیص مسائلی مانند رانش و تخریب ارائه می دهد.

نمونه‌هایی از برنامه‌های پلتفرم هوش مصنوعی ابری عبارتند از:

- تعمیرات قابل پیش بینی: شرکت‌های تولیدی می‌توانند از پلتفرم Cloud AI برای توسعه مدل‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی سفارشی استفاده کنند که داده‌های حسگر را تجزیه و تحلیل می‌کند و خرابی تجهیزات را پیش‌بینی می‌کند و زمان خرابی و هزینه‌های تعمیر و نگهداری را کاهش می‌دهد.
- تشخیص تقلب: موسسات مالی می‌توانند با استفاده از پلتفرم Cloud AI، مدل‌های پیچیده کشف کلاهبرداری بسازند و از تکنیک‌های پیشرفته ML برای شناسایی تراکنش‌های جعلی و کاهش خطرات استفاده کنند.
- توصیه های شخصی شده: پلتفرم‌های تجارت الکترونیکی می‌توانند سیستم‌های توصیه شخصی‌شده را با پلتفرم Cloud AI ایجاد کنند و با پیشنهاد محصولات بر اساس رفتار و ترجیحات کاربر، تجربه مشتری را افزایش دهند.

در اصل، تفاوت اصلی بین Cloud AutoML و Cloud AI Platform در مخاطبان هدف و سطح تخصص مورد نیاز آنها نهفته است. Cloud AutoML برای کاربرانی با دانش محدود ML طراحی شده است و یک محیط خودکار و کاربرپسند برای آموزش مدل‌های سفارشی فراهم می‌کند. در مقابل، پلتفرم Cloud AI به تمرین‌کنندگان با تجربه پاسخ می‌دهد و محیطی انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های ML سفارشی با تکنیک‌های پیشرفته ارائه می‌دهد.

سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

سوالات و پاسخ‌های بیشتر را در EITC/CL/GCP Google Cloud Platform مشاهده کنید

پرسش و پاسخ بیشتر:

برچسب ها: , , , , ,