AutoML และ Vertex AI เป็นบริการแมชชีนเลิร์นนิงสองบริการที่นำเสนอโดย Google Cloud Platform (GCP) ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง แม้ว่าบริการทั้งสองจะมีเป้าหมายร่วมกันในการทำให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถด้านการเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญมากนัก แต่ก็มีความแตกต่างที่สำคัญหลายประการระหว่าง AutoML และ Vertex AI
AutoML คือชุดผลิตภัณฑ์แมชชีนเลิร์นนิงที่อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบกำหนดเองโดยมีความรู้จำกัดเกี่ยวกับแนวคิดแมชชีนเลิร์นนิง โดยมีอินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถอัปโหลดข้อมูลของตนเองและฝึกโมเดลสำหรับงานต่างๆ เช่น การจำแนกภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบตาราง AutoML ใช้เทคนิคอัตโนมัติเพื่อจัดการกับงานที่ซับซ้อนหลายอย่างที่เกี่ยวข้องกับการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงวิศวกรรมฟีเจอร์ การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ และการเลือกโมเดล ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถมุ่งความสนใจไปที่ขอบเขตปัญหาเฉพาะของตน แทนที่จะสนใจความซับซ้อนของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
ในทางกลับกัน Vertex AI เป็นแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงที่ล้ำหน้าและครอบคลุมยิ่งขึ้น ซึ่งรวมความสามารถของ AutoML พร้อมด้วยฟีเจอร์เพิ่มเติม โดยมอบสภาพแวดล้อมที่เป็นหนึ่งเดียวและมีการจัดการเต็มรูปแบบสำหรับเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงทั้งหมด ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลไปจนถึงการปรับใช้โมเดลและการตรวจสอบ Vertex AI รองรับทั้ง AutoML และการพัฒนาโมเดลแบบกำหนดเอง ทำให้ผู้ใช้สามารถเลือกระดับของนามธรรมที่ตรงกับความต้องการของตนได้ดีที่สุด มีส่วนประกอบและไปป์ไลน์ Machine Learning ที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากมาย รวมถึงความสามารถในการนำโค้ดและเฟรมเวิร์กของคุณเองมาด้วย Vertex AI ยังมีฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น การฝึกอบรมแบบกระจาย การกำหนดเวอร์ชันโมเดล และการปรับขนาดอัตโนมัติเพื่อจัดการกับเวิร์กโหลดแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่
ความแตกต่างที่สำคัญประการหนึ่งระหว่าง AutoML และ Vertex AI คือระดับการควบคุมและการปรับแต่งที่มีให้ AutoML ได้รับการออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการแนวทางแบบอัตโนมัติมากกว่า และยินดีเปลี่ยนการควบคุมบางส่วนเพื่อความสะดวกในการใช้งาน โดยนำเสนอโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าและวิศวกรรมฟีเจอร์อัตโนมัติ ซึ่งอาจจำกัดความยืดหยุ่นและตัวเลือกการปรับแต่งที่มีให้สำหรับผู้ใช้ ในทางกลับกัน Vertex AI มอบความยืดหยุ่นและการควบคุมที่มากกว่า ช่วยให้ผู้ใช้สามารถกำหนดโมเดลของตนเอง ทดลองกับอัลกอริธึมและไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ และผสานรวมกับโค้ดและเฟรมเวิร์กที่มีอยู่
ความแตกต่างอีกประการหนึ่งอยู่ที่ความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพของบริการทั้งสอง แม้ว่า AutoML จะเหมาะกับงานแมชชีนเลิร์นนิงที่มีขนาดเล็ก แต่ Vertex AI ก็ได้รับการออกแบบให้รองรับปริมาณงานขนาดใหญ่และระดับองค์กร Vertex AI ใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานของ Google และความสามารถในการประมวลผลแบบกระจายเพื่อมอบการฝึกอบรมและการอนุมานประสิทธิภาพสูงในวงกว้าง นอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติขั้นสูง เช่น การปรับขนาดอัตโนมัติและการคาดการณ์ออนไลน์ เพื่อให้มั่นใจว่าการใช้ทรัพยากรมีประสิทธิภาพและมีเวลาแฝงต่ำ
AutoML และ Vertex AI เป็นบริการแมชชีนเลิร์นนิงสองบริการที่นำเสนอโดย Google Cloud Platform ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง AutoML มอบอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและเทคนิคอัตโนมัติสำหรับการสร้างแบบจำลองที่กำหนดเอง ในขณะที่ Vertex AI นำเสนอแพลตฟอร์มขั้นสูงและครอบคลุมยิ่งขึ้น พร้อมฟีเจอร์และความยืดหยุ่นเพิ่มเติม ตัวเลือกระหว่าง AutoML และ Vertex AI ขึ้นอยู่กับระดับความเชี่ยวชาญของผู้ใช้ ความซับซ้อนของปัญหา และระดับการควบคุมและการปรับแต่งที่ต้องการ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- มีแอปพลิเคชันมือถือ Android ที่ใช้จัดการ Google Cloud Platform ได้หรือไม่
- มีวิธีการจัดการ Google Cloud Platform อย่างไรบ้าง?
- คลาวด์คอมพิวติ้งคืออะไร?
- Bigquery และ Cloud SQL แตกต่างกันอย่างไร
- อะไรคือความแตกต่างระหว่าง cloud SQL และ cloud spanner
- GCP App Engine คืออะไร
- ความแตกต่างระหว่าง Cloud Run และ GKE คืออะไร
- แอปพลิเคชันแบบคอนเทนเนอร์คืออะไร
- Dataflow และ BigQuery แตกต่างกันอย่างไร
- จะกำหนดค่าคลาวด์เชลล์ได้อย่างไร?
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/CL/GCP Google Cloud Platform
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: เมฆ Computing
- โปรแกรม: EITC/CL/GCP Google Cloud Platform (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: ภาพรวม GCP (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: ภาพรวม GCP Machine Learning (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)