AutoML et Vertex AI sont deux services de machine learning proposés par Google Cloud Platform (GCP) qui visent à simplifier le processus de création et de déploiement de modèles de machine learning. Bien que les deux services partagent l'objectif de permettre aux utilisateurs d'exploiter les capacités d'apprentissage automatique sans expertise approfondie, il existe plusieurs différences clés entre AutoML et Vertex AI.
AutoML est une suite de produits d'apprentissage automatique qui permet aux utilisateurs de créer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés avec une connaissance limitée des concepts d'apprentissage automatique. Il fournit une interface conviviale qui permet aux utilisateurs de télécharger leurs propres données et de former des modèles pour diverses tâches telles que la classification d'images, le traitement du langage naturel et l'analyse de données tabulaires. AutoML utilise des techniques automatisées pour gérer de nombreuses tâches complexes impliquées dans la création d'un modèle d'apprentissage automatique, notamment l'ingénierie des fonctionnalités, le réglage des hyperparamètres et la sélection du modèle. Cela permet aux utilisateurs de se concentrer sur leur domaine de problème spécifique plutôt que sur les subtilités des algorithmes d'apprentissage automatique.
D'autre part, Vertex AI est une plate-forme d'apprentissage automatique plus avancée et plus complète qui englobe des capacités AutoML ainsi que des fonctionnalités supplémentaires. Il fournit un environnement unifié et entièrement géré pour l'ensemble du flux de travail d'apprentissage automatique, de la préparation des données au déploiement et à la surveillance des modèles. Vertex AI prend en charge le développement d'AutoML et de modèles personnalisés, permettant aux utilisateurs de choisir le niveau d'abstraction qui correspond le mieux à leurs besoins. Il offre une large gamme de composants et de pipelines d'apprentissage automatique prédéfinis, ainsi que la possibilité d'apporter votre propre code et vos propres frameworks. Vertex AI fournit également des fonctionnalités avancées telles que la formation distribuée, la gestion des versions de modèles et la mise à l'échelle automatique pour gérer les charges de travail de machine learning à grande échelle.
L'une des principales différences entre AutoML et Vertex AI réside dans le niveau de contrôle et de personnalisation qu'ils offrent. AutoML est conçu pour les utilisateurs qui préfèrent une approche plus automatisée et sont prêts à échanger un certain contrôle contre une facilité d'utilisation. Il fournit des modèles prédéfinis et une ingénierie automatique des fonctionnalités, ce qui peut limiter la flexibilité et les options de réglage précis disponibles pour les utilisateurs. D'autre part, Vertex AI offre plus de flexibilité et de contrôle, permettant aux utilisateurs de définir leurs propres modèles, d'expérimenter différents algorithmes et hyperparamètres et de s'intégrer au code et aux frameworks existants.
Une autre différence réside dans les capacités d’évolutivité et de performances des deux services. Alors qu'AutoML convient aux tâches de machine learning à plus petite échelle, Vertex AI est conçu pour gérer des charges de travail à grande échelle et au niveau de l'entreprise. Vertex AI exploite l'infrastructure et les capacités informatiques distribuées de Google pour fournir une formation et une inférence hautes performances à grande échelle. Il offre également des fonctionnalités avancées telles que la mise à l'échelle automatique et la prédiction en ligne pour garantir une utilisation efficace des ressources et une faible latence.
AutoML et Vertex AI sont deux services de machine learning proposés par Google Cloud Platform qui visent à simplifier le processus de création et de déploiement de modèles de machine learning. AutoML fournit une interface conviviale et des techniques automatisées pour créer des modèles personnalisés, tandis que Vertex AI propose une plate-forme plus avancée et plus complète avec des fonctionnalités et une flexibilité supplémentaires. Le choix entre AutoML et Vertex AI dépend du niveau d'expertise de l'utilisateur, de la complexité du problème ainsi que du niveau de contrôle et de personnalisation souhaité.
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