Cloud AutoML en Cloud AI Platform zijn twee verschillende services die worden aangeboden door Google Cloud Platform (GCP) en die inspelen op verschillende aspecten van machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI). Beide diensten zijn bedoeld om de ontwikkeling, implementatie en het beheer van ML-modellen te vereenvoudigen en te verbeteren, maar ze richten zich op verschillende gebruikersgroepen en gebruiksscenario's. Om de verschillen tussen deze twee diensten te begrijpen, is een gedetailleerd onderzoek van hun kenmerken, functionaliteiten en beoogde doelgroepen vereist.
Cloud AutoML is ontworpen om machine learning te democratiseren door het toegankelijk te maken voor gebruikers met beperkte expertise op dit gebied. Het biedt een reeks machine learning-producten waarmee ontwikkelaars met minimale ML-kennis hoogwaardige modellen kunnen trainen die zijn afgestemd op specifieke zakelijke behoeften. Cloud AutoML biedt een gebruiksvriendelijke interface en automatiseert veel van de complexe processen die betrokken zijn bij modeltraining, zoals gegevensvoorverwerking, feature-engineering en afstemming van hyperparameters. Dankzij deze automatisering kunnen gebruikers zich concentreren op het bedrijfsprobleem in plaats van op de fijne kneepjes van machine learning.
De belangrijkste kenmerken van Cloud AutoML zijn onder meer:
1. Gebruiksvriendelijke interface: Cloud AutoML biedt een grafische gebruikersinterface (GUI) die het proces van het maken en beheren van ML-modellen vereenvoudigt. Gebruikers kunnen hun datasets uploaden, het type model selecteren dat ze willen trainen (bijvoorbeeld beeldclassificatie, natuurlijke taalverwerking) en het trainingsproces met slechts een paar klikken starten.
2. Geautomatiseerde modeltraining: Cloud AutoML automatiseert de gehele modeltrainingspijplijn, inclusief gegevensvoorverwerking, functie-extractie, modelselectie en afstemming van hyperparameters. Deze automatisering zorgt ervoor dat gebruikers modellen van hoge kwaliteit kunnen verkrijgen zonder de onderliggende ML-algoritmen te hoeven begrijpen.
3. Voorgetrainde modellen: Cloud AutoML maakt gebruik van de vooraf getrainde modellen van Google en draagt leertechnieken over om het trainingsproces te versnellen. Door te beginnen met een model dat al is getraind op een grote dataset, kunnen gebruikers betere prestaties bereiken met minder gegevens en computerbronnen.
4. Aangepaste modeltraining: Ondanks de automatisering stelt Cloud AutoML gebruikers in staat bepaalde aspecten van het trainingsproces aan te passen. Gebruikers kunnen bijvoorbeeld het aantal trainingsiteraties, het type neurale netwerkarchitectuur en de evaluatiestatistieken opgeven.
5. Integratie met andere GCP-services: Cloud AutoML kan naadloos worden geïntegreerd met andere GCP-services, zoals Google Cloud Storage voor gegevensopslag, BigQuery voor gegevensanalyse en AI Platform voor modelimplementatie. Dankzij deze integratie kunnen gebruikers end-to-end ML-workflows bouwen binnen het GCP-ecosysteem.
Voorbeelden van Cloud AutoML-applicaties zijn:
- Afbeeldingsclassificatie: Bedrijven kunnen Cloud AutoML Vision gebruiken om aangepaste modellen voor beeldclassificatie te maken voor taken zoals productcategorisatie, kwaliteitsinspectie en contentmoderatie.
- Natural Language Processing: Met Cloud AutoML Natural Language kunnen gebruikers aangepaste NLP-modellen bouwen voor sentimentanalyse, entiteitsherkenning en tekstclassificatie.
- Vertaling: Met Cloud AutoML Translation kunnen organisaties aangepaste vertaalmodellen maken die zijn afgestemd op specifieke domeinen of sectoren, waardoor de vertaalnauwkeurigheid voor gespecialiseerde inhoud wordt verbeterd.
Aan de andere kant is Cloud AI Platform een uitgebreid pakket tools en diensten gericht op meer ervaren datawetenschappers, ML-ingenieurs en onderzoekers. Het biedt een flexibele en schaalbare omgeving voor het ontwikkelen, trainen en implementeren van ML-modellen met behulp van aangepaste code en geavanceerde technieken. Cloud AI Platform ondersteunt een breed scala aan ML-frameworks, waaronder TensorFlow, PyTorch en scikit-learn, en biedt uitgebreide aanpassingsmogelijkheden voor gebruikers die gedetailleerde controle over hun modellen nodig hebben.
De belangrijkste kenmerken van Cloud AI Platform zijn onder meer:
1. Ontwikkeling van aangepaste modellen: Met Cloud AI Platform kunnen gebruikers aangepaste code schrijven voor modelontwikkeling met behulp van hun favoriete ML-frameworks. Deze flexibiliteit stelt ervaren beoefenaars in staat complexe algoritmen te implementeren en hun modellen aan te passen aan specifieke vereisten.
2. Beheerde Jupyter-notebooks: Het platform biedt beheerde Jupyter Notebooks, dit zijn interactieve computeromgevingen die experimenteren en prototypen vergemakkelijken. Gebruikers kunnen code uitvoeren, gegevens visualiseren en hun workflows documenteren binnen één enkele interface.
3. Gedistribueerde training: Cloud AI Platform ondersteunt gedistribueerde training, waardoor gebruikers hun modeltraining kunnen schalen over meerdere GPU's of TPU's. Deze mogelijkheid is essentieel voor het trainen van grote modellen op enorme datasets, waardoor de trainingstijd wordt verkort en de prestaties worden verbeterd.
4. Hyperparameter afstemmen: Het platform bevat tools voor het afstemmen van hyperparameters, waardoor gebruikers hun modellen kunnen optimaliseren door systematisch naar de beste hyperparameters te zoeken. Dit proces kan worden geautomatiseerd met behulp van technieken zoals rasterzoeken, willekeurig zoeken en Bayesiaanse optimalisatie.
5. Modelimplementatie en -service: Cloud AI Platform biedt een robuuste infrastructuur voor het implementeren en bedienen van ML-modellen in productie. Gebruikers kunnen hun modellen inzetten als RESTful API's, waardoor ze eenvoudig in applicaties kunnen worden geïntegreerd en toegankelijk zijn voor eindgebruikers.
6. Versiebeheer en monitoring: Het platform ondersteunt modelversiebeheer, waardoor gebruikers meerdere versies van hun modellen kunnen beheren en wijzigingen in de loop van de tijd kunnen volgen. Daarnaast biedt het monitoringtools om de prestaties van modellen te volgen en problemen zoals drift en degradatie te detecteren.
Voorbeelden van Cloud AI Platform-toepassingen zijn onder meer:
- Voorspellend onderhoud: Productiebedrijven kunnen Cloud AI Platform gebruiken om aangepaste voorspellende onderhoudsmodellen te ontwikkelen die sensorgegevens analyseren en apparatuurstoringen voorspellen, waardoor de uitvaltijd en onderhoudskosten worden verminderd.
- Fraude detectie: Financiële instellingen kunnen geavanceerde modellen voor fraudedetectie bouwen met behulp van Cloud AI Platform, waarbij ze gebruik maken van geavanceerde ML-technieken om frauduleuze transacties te identificeren en risico's te beperken.
- Gepersonaliseerde aanbevelingen: E-commerceplatforms kunnen met Cloud AI Platform gepersonaliseerde aanbevelingssystemen creëren, waardoor de klantervaring wordt verbeterd door producten voor te stellen op basis van gebruikersgedrag en voorkeuren.
In wezen ligt het belangrijkste verschil tussen Cloud AutoML en Cloud AI Platform in hun doelgroepen en het vereiste expertiseniveau. Cloud AutoML is ontworpen voor gebruikers met beperkte ML-kennis en biedt een geautomatiseerde en gebruiksvriendelijke omgeving voor het trainen van aangepaste modellen. Cloud AI Platform richt zich daarentegen op ervaren beoefenaars en biedt een flexibele en schaalbare omgeving voor het ontwikkelen, trainen en implementeren van aangepaste ML-modellen met geavanceerde technieken.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- In hoeverre is de GCP nuttig voor de ontwikkeling, implementatie en hosting van webpagina's of applicaties?
- Hoe bereken ik het IP-adresbereik voor een subnet?
- Wat is het verschil tussen Big Table en BigQuery?
- Hoe configureer ik de taakverdeling in GCP voor een gebruiksscenario van meerdere backend-webservers met WordPress, waarbij wordt verzekerd dat de database consistent is over de vele back-ends (webservers) van WordPress-instanties?
- Heeft het zin om load-balancing te implementeren als er slechts één backend-webserver wordt gebruikt?
- Als Cloud Shell een vooraf geconfigureerde shell levert met de Cloud SDK en er geen lokale bronnen nodig zijn, wat is dan het voordeel van het gebruik van een lokale installatie van Cloud SDK in plaats van het gebruik van Cloud Shell via Cloud Console?
- Is er een mobiele Android-applicatie die kan worden gebruikt voor het beheer van Google Cloud Platform?
- Wat zijn de manieren om het Google Cloud Platform te beheren?
- Wat is cloud computing?
- Wat is het verschil tussen Bigquery en Cloud SQL
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/CL/GCP Google Cloud Platform