AutoML und Vertex AI sind zwei von der Google Cloud Platform (GCP) angebotene Dienste für maschinelles Lernen, die darauf abzielen, den Prozess der Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen zu vereinfachen. Obwohl beide Dienste das gemeinsame Ziel haben, Benutzern die Nutzung maschineller Lernfunktionen ohne umfassendes Fachwissen zu ermöglichen, gibt es mehrere wesentliche Unterschiede zwischen AutoML und Vertex AI.
AutoML ist eine Suite von Produkten für maschinelles Lernen, die es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen mit begrenzten Kenntnissen über Konzepte des maschinellen Lernens zu erstellen. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Benutzern ermöglicht, ihre eigenen Daten hochzuladen und Modelle für verschiedene Aufgaben wie Bildklassifizierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und tabellarische Datenanalyse zu trainieren. AutoML verwendet automatisierte Techniken, um viele der komplexen Aufgaben zu bewältigen, die mit der Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen verbunden sind, einschließlich Feature-Engineering, Hyperparameter-Tuning und Modellauswahl. Dadurch können sich Benutzer auf ihren spezifischen Problembereich konzentrieren und müssen sich nicht mit den Feinheiten maschineller Lernalgorithmen befassen.
Andererseits ist Vertex AI eine fortschrittlichere und umfassendere Plattform für maschinelles Lernen, die AutoML-Funktionen sowie zusätzliche Funktionen umfasst. Es bietet eine einheitliche und vollständig verwaltete Umgebung für den gesamten maschinellen Lernworkflow, von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung und -überwachung. Vertex AI unterstützt sowohl AutoML als auch die Entwicklung benutzerdefinierter Modelle, sodass Benutzer die Abstraktionsebene wählen können, die ihren Anforderungen am besten entspricht. Es bietet eine breite Palette vorgefertigter Komponenten und Pipelines für maschinelles Lernen sowie die Möglichkeit, Ihren eigenen Code und Ihre eigenen Frameworks einzubringen. Vertex AI bietet außerdem erweiterte Funktionen wie verteiltes Training, Modellversionierung und automatische Skalierung, um große Arbeitslasten des maschinellen Lernens zu bewältigen.
Einer der Hauptunterschiede zwischen AutoML und Vertex AI ist das Maß an Kontrolle und Anpassung, das sie bieten. AutoML wurde für Benutzer entwickelt, die einen stärker automatisierten Ansatz bevorzugen und bereit sind, etwas Kontrolle gegen Benutzerfreundlichkeit einzutauschen. Es bietet vorgefertigte Modelle und automatisches Feature-Engineering, was die Flexibilität und Feinabstimmungsoptionen für Benutzer einschränken kann. Andererseits bietet Vertex AI mehr Flexibilität und Kontrolle, sodass Benutzer ihre eigenen Modelle definieren, mit verschiedenen Algorithmen und Hyperparametern experimentieren und in vorhandenen Code und Frameworks integrieren können.
Ein weiterer Unterschied liegt in der Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit der beiden Dienste. Während sich AutoML für kleinere maschinelle Lernaufgaben eignet, ist Vertex AI für die Bewältigung großer Arbeitslasten auf Unternehmensebene konzipiert. Vertex AI nutzt die Infrastruktur und die verteilten Rechenfunktionen von Google, um leistungsstarkes Training und Inferenz in großem Maßstab bereitzustellen. Es bietet außerdem erweiterte Funktionen wie automatische Skalierung und Online-Vorhersage, um eine effiziente Ressourcennutzung und geringe Latenz zu gewährleisten.
AutoML und Vertex AI sind zwei von der Google Cloud Platform angebotene Dienste für maschinelles Lernen, die darauf abzielen, den Prozess der Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen zu vereinfachen. AutoML bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und automatisierte Techniken zum Erstellen benutzerdefinierter Modelle, während Vertex AI eine fortschrittlichere und umfassendere Plattform mit zusätzlichen Funktionen und Flexibilität bietet. Die Wahl zwischen AutoML und Vertex AI hängt vom Fachwissen des Benutzers, der Komplexität des Problems und dem gewünschten Maß an Kontrolle und Anpassung ab.
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