Ang AutoML at Vertex AI ay dalawang serbisyo sa machine learning na inaalok ng Google Cloud Platform (GCP) na naglalayong gawing simple ang proseso ng pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Bagama't pareho ang layunin ng parehong serbisyo na bigyang-daan ang mga user na magamit ang mga kakayahan sa machine learning nang walang malawak na kadalubhasaan, may ilang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng AutoML at Vertex AI.
Ang AutoML ay isang hanay ng mga produkto ng machine learning na nagbibigay-daan sa mga user na bumuo ng mga custom na modelo ng machine learning na may limitadong kaalaman sa mga konsepto ng machine learning. Nagbibigay ito ng user-friendly na interface na nagbibigay-daan sa mga user na mag-upload ng kanilang sariling data at magsanay ng mga modelo para sa iba't ibang gawain tulad ng pag-uuri ng imahe, pagproseso ng natural na wika, at pagtatasa ng tabular na data. Gumagamit ang AutoML ng mga automated na diskarte upang pangasiwaan ang marami sa mga kumplikadong gawain na kasangkot sa pagbuo ng modelo ng machine learning, kabilang ang feature engineering, hyperparameter tuning, at pagpili ng modelo. Nagbibigay-daan ito sa mga user na tumuon sa kanilang partikular na domain ng problema sa halip na sa mga salimuot ng mga algorithm ng machine learning.
Sa kabilang banda, ang Vertex AI ay isang mas advanced at komprehensibong machine learning platform na sumasaklaw sa mga kakayahan ng AutoML kasama ng mga karagdagang feature. Nagbibigay ito ng pinag-isa at ganap na pinamamahalaang kapaligiran para sa buong machine learning workflow, mula sa paghahanda ng data hanggang sa pag-deploy ng modelo at pagsubaybay. Sinusuportahan ng Vertex AI ang parehong AutoML at custom na pag-develop ng modelo, na nagpapahintulot sa mga user na piliin ang antas ng abstraction na pinakaangkop sa kanilang mga pangangailangan. Nag-aalok ito ng malawak na hanay ng mga pre-built machine learning na bahagi at pipeline, pati na rin ang kakayahang magdala ng sarili mong code at mga framework. Nagbibigay din ang Vertex AI ng mga advanced na feature gaya ng distributed training, model versioning, at automatic scaling para mahawakan ang malakihang machine learning workload.
Ang isa sa mga pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng AutoML at Vertex AI ay ang antas ng kontrol at pag-customize na inaalok nila. Idinisenyo ang AutoML para sa mga user na mas gusto ang isang mas automated na diskarte at handang makipagpalitan ng kontrol para sa kadalian ng paggamit. Nagbibigay ito ng mga pre-built na modelo at awtomatikong feature engineering, na maaaring limitahan ang flexibility at fine-tuning na mga opsyon na available sa mga user. Sa kabilang banda, nag-aalok ang Vertex AI ng higit na kakayahang umangkop at kontrol, na nagpapahintulot sa mga user na tukuyin ang kanilang sariling mga modelo, mag-eksperimento sa iba't ibang mga algorithm at hyperparameter, at isama sa umiiral na code at mga framework.
Ang isa pang pagkakaiba ay nakasalalay sa scalability at mga kakayahan sa pagganap ng dalawang serbisyo. Bagama't ang AutoML ay angkop para sa mas maliliit na gawain sa machine learning, ang Vertex AI ay idinisenyo upang pangasiwaan ang malakihan at enterprise-level na mga workload. Ginagamit ng Vertex AI ang imprastraktura ng Google at naipamahagi na mga kakayahan sa pag-compute upang magbigay ng mataas na pagganap na pagsasanay at hinuha sa sukat. Nag-aalok din ito ng mga advanced na feature tulad ng awtomatikong pag-scale at online na hula upang matiyak ang mahusay na paggamit ng mapagkukunan at mababang latency.
Ang AutoML at Vertex AI ay dalawang serbisyo sa machine learning na inaalok ng Google Cloud Platform na naglalayong gawing simple ang proseso ng pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning. Nagbibigay ang AutoML ng user-friendly na interface at mga automated na diskarte para sa pagbuo ng mga custom na modelo, habang nag-aalok ang Vertex AI ng mas advanced at komprehensibong platform na may mga karagdagang feature at flexibility. Ang pagpili sa pagitan ng AutoML at Vertex AI ay depende sa antas ng kadalubhasaan ng user, ang pagiging kumplikado ng problema, at ang nais na antas ng kontrol at pag-customize.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Mayroon bang anumang Android mobile application na magagamit para sa pamamahala ng Google Cloud Platform?
- Ano ang mga paraan upang pamahalaan ang Google Cloud Platform ?
- Ano ang cloud computing?
- Ano ang pagkakaiba ng Bigquery at Cloud SQL
- Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng cloud SQL at cloud spanner
- Ano ang GCP App Engine?
- Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng cloud run at GKE
- Ano ang containerized application?
- Ano ang pagkakaiba ng Dataflow at BigQuery?
- Paano i-configure ang isang cloud shell?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/CL/GCP Google Cloud Platform