Cloud AutoML และ Cloud AI Platform แตกต่างกันอย่างไร

/ / ตีพิมพ์ใน เมฆ Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, ภาพรวม GCP, ภาพรวม GCP Machine Learning

Cloud AutoML และ Cloud AI Platform เป็นบริการที่แตกต่างกันสองอย่างที่นำเสนอโดย Google Cloud Platform (GCP) ซึ่งรองรับด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่แตกต่างกัน บริการทั้งสองมีเป้าหมายเพื่อลดความซับซ้อนและปรับปรุงการพัฒนา การปรับใช้ และการจัดการโมเดล ML แต่จะกำหนดเป้าหมายไปที่ฐานผู้ใช้และกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างบริการทั้งสองนี้จำเป็นต้องมีการตรวจสอบฟีเจอร์ ฟังก์ชัน และกลุ่มเป้าหมายโดยละเอียด

Cloud AutoML ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้แมชชีนเลิร์นนิงเป็นประชาธิปไตยโดยทำให้ผู้ใช้ที่มีความเชี่ยวชาญจำกัดในสาขานั้นเข้าถึงได้ โดยนำเสนอชุดผลิตภัณฑ์การเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้นักพัฒนาที่มีความรู้ ML เพียงเล็กน้อยสามารถฝึกฝนโมเดลคุณภาพสูงที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจเฉพาะได้ Cloud AutoML มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและทำให้กระบวนการที่ซับซ้อนหลายอย่างที่เกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลเป็นแบบอัตโนมัติ เช่น การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า วิศวกรรมฟีเจอร์ และการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ ระบบอัตโนมัตินี้ช่วยให้ผู้ใช้มุ่งเน้นไปที่ปัญหาทางธุรกิจที่มีอยู่ มากกว่าความซับซ้อนของการเรียนรู้ของเครื่อง

คุณสมบัติที่สำคัญของ Cloud AutoML ได้แก่:

1. ใช้งานง่าย: Cloud AutoML มีอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) ที่ทำให้กระบวนการสร้างและจัดการโมเดล ML ง่ายขึ้น ผู้ใช้สามารถอัปโหลดชุดข้อมูล เลือกประเภทของโมเดลที่ต้องการฝึก (เช่น การจัดหมวดหมู่รูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) และเริ่มกระบวนการฝึกได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง

2. การฝึกอบรมโมเดลอัตโนมัติ: Cloud AutoML ทำให้ไปป์ไลน์การฝึกโมเดลทั้งหมดเป็นแบบอัตโนมัติ รวมถึงการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การดึงคุณสมบัติ การเลือกโมเดล และการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ ระบบอัตโนมัตินี้ช่วยให้แน่ใจว่าผู้ใช้สามารถรับโมเดลคุณภาพสูงโดยไม่จำเป็นต้องเข้าใจอัลกอริธึม ML พื้นฐาน

3. โมเดลฝึกหัด: Cloud AutoML ใช้ประโยชน์จากโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าของ Google และถ่ายทอดเทคนิคการเรียนรู้เพื่อเร่งกระบวนการฝึกอบรม เมื่อเริ่มต้นด้วยโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว ผู้ใช้จะได้รับประสิทธิภาพที่ดีขึ้นโดยใช้ข้อมูลและทรัพยากรการคำนวณน้อยลง

4. การฝึกอบรมโมเดลแบบกำหนดเอง: แม้จะมีระบบอัตโนมัติ แต่ Cloud AutoML ก็ช่วยให้ผู้ใช้ปรับแต่งกระบวนการฝึกอบรมบางแง่มุมได้ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถระบุจำนวนการฝึกซ้ำ ประเภทของสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม และตัวชี้วัดการประเมินผล

5. การบูรณาการกับบริการ GCP อื่นๆ: Cloud AutoML ผสานรวมกับบริการ GCP อื่นๆ ได้อย่างราบรื่น เช่น Google Cloud Storage สำหรับการจัดเก็บข้อมูล, BigQuery สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล และ AI Platform สำหรับการปรับใช้โมเดล การผสานรวมนี้ทำให้ผู้ใช้สร้างเวิร์กโฟลว์ ML แบบครบวงจรภายในระบบนิเวศ GCP ได้

ตัวอย่างของแอปพลิเคชัน Cloud AutoML ได้แก่:

- การจำแนกรูปภาพ: ธุรกิจสามารถใช้ Cloud AutoML Vision เพื่อสร้างแบบจำลองการจัดหมวดหมู่รูปภาพแบบกำหนดเองสำหรับงานต่างๆ เช่น การจัดหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ การตรวจสอบคุณภาพ และการกลั่นกรองเนื้อหา
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ: Cloud AutoML Natural Language ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างโมเดล NLP แบบกำหนดเองสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก การรับรู้เอนทิตี และการจัดประเภทข้อความ
- การแปลภาษา: Cloud AutoML Translation ช่วยให้องค์กรสามารถสร้างโมเดลการแปลแบบกำหนดเองที่ปรับให้เหมาะกับโดเมนหรืออุตสาหกรรมเฉพาะ ปรับปรุงความแม่นยำในการแปลสำหรับเนื้อหาเฉพาะทาง

ในทางกลับกัน Cloud AI Platform เป็นชุดเครื่องมือและบริการที่ครอบคลุมซึ่งมุ่งเป้าไปที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร ML และนักวิจัยที่มีประสบการณ์มากขึ้น โดยมอบสภาพแวดล้อมที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้สำหรับการพัฒนา การฝึกอบรม และการปรับใช้โมเดล ML โดยใช้โค้ดที่กำหนดเองและเทคนิคขั้นสูง Cloud AI Platform รองรับเฟรมเวิร์ก ML ที่หลากหลาย รวมถึง TensorFlow, PyTorch และ scikit-learn และเสนอตัวเลือกการปรับแต่งที่ครอบคลุมสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการการควบคุมโมเดลอย่างละเอียด

คุณสมบัติที่สำคัญของ Cloud AI Platform ได้แก่:

1. การพัฒนาโมเดลแบบกำหนดเอง: Cloud AI Platform ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเขียนโค้ดที่กำหนดเองสำหรับการพัฒนาโมเดลโดยใช้เฟรมเวิร์ก ML ที่พวกเขาต้องการ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์สามารถใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนและปรับแต่งแบบจำลองให้ตรงตามความต้องการเฉพาะได้

2. สมุดบันทึก Jupyter ที่มีการจัดการ: แพลตฟอร์มดังกล่าวมอบ Jupyter Notebooks ที่มีการจัดการ ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมการประมวลผลเชิงโต้ตอบที่อำนวยความสะดวกในการทดลองและสร้างต้นแบบ ผู้ใช้สามารถรันโค้ด แสดงข้อมูลเป็นภาพ และจัดทำเอกสารขั้นตอนการทำงานภายในอินเทอร์เฟซเดียว

3. การฝึกอบรมแบบกระจาย: Cloud AI Platform รองรับการฝึกอบรมแบบกระจาย ทำให้ผู้ใช้สามารถปรับขนาดการฝึกอบรมโมเดลของตนผ่าน GPU หรือ TPU หลายตัว ความสามารถนี้จำเป็นสำหรับการฝึกโมเดลขนาดใหญ่บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งช่วยลดเวลาการฝึกและปรับปรุงประสิทธิภาพ

4. การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์: แพลตฟอร์มนี้มีเครื่องมือสำหรับการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ ทำให้ผู้ใช้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลของตนโดยการค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุดอย่างเป็นระบบ กระบวนการนี้สามารถเป็นอัตโนมัติได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การค้นหาตาราง การค้นหาแบบสุ่ม และการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเบย์

5. การปรับใช้และการให้บริการโมเดล: Cloud AI Platform มอบโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการปรับใช้และการให้บริการโมเดล ML ในการผลิต ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดลของตนเป็น RESTful API เพื่อให้มั่นใจว่าสามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันได้อย่างง่ายดายและเข้าถึงโดยผู้ใช้ปลายทาง

6. การกำหนดเวอร์ชันและการตรวจสอบ: แพลตฟอร์มนี้รองรับการกำหนดเวอร์ชันของโมเดล ทำให้ผู้ใช้สามารถจัดการโมเดลได้หลายเวอร์ชันและติดตามการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือตรวจสอบเพื่อติดตามประสิทธิภาพของโมเดลและตรวจจับปัญหาต่างๆ เช่น การดริฟท์และการเสื่อมสภาพ

ตัวอย่างแอปพลิเคชัน Cloud AI Platform ได้แก่:

- การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: บริษัทผู้ผลิตสามารถใช้ Cloud AI Platform เพื่อพัฒนาโมเดลการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่กำหนดเอง ซึ่งจะวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์และคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ ซึ่งช่วยลดเวลาหยุดทำงานและต้นทุนการบำรุงรักษา
- การตรวจจับการฉ้อโกง: สถาบันการเงินสามารถสร้างโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงที่ซับซ้อนได้โดยใช้ Cloud AI Platform โดยใช้ประโยชน์จากเทคนิค ML ขั้นสูงเพื่อระบุธุรกรรมที่ฉ้อโกงและลดความเสี่ยง
- คำแนะนำส่วนบุคคล: แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซสามารถสร้างระบบคำแนะนำส่วนบุคคลด้วย Cloud AI Platform ยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าด้วยการแนะนำผลิตภัณฑ์ตามพฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้

โดยพื้นฐานแล้ว ความแตกต่างหลักระหว่าง Cloud AutoML และ Cloud AI Platform อยู่ที่กลุ่มเป้าหมายและระดับความเชี่ยวชาญที่ต้องการ Cloud AutoML ได้รับการออกแบบมาเพื่อผู้ใช้ที่มีความรู้ ML อย่างจำกัด โดยมีสภาพแวดล้อมอัตโนมัติและใช้งานง่ายสำหรับการฝึกโมเดลที่กำหนดเอง ในทางตรงกันข้าม Cloud AI Platform ให้บริการแก่ผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์ โดยนำเสนอสภาพแวดล้อมที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้สำหรับการพัฒนา ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดล ML แบบกำหนดเองด้วยเทคนิคขั้นสูง

คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/CL/GCP Google Cloud Platform

คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:

Tagged under: , , , , ,