AutoML e Vertex AI são dois serviços de aprendizado de máquina oferecidos pelo Google Cloud Platform (GCP) que visam simplificar o processo de construção e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Embora ambos os serviços compartilhem o objetivo de permitir que os usuários aproveitem os recursos de aprendizado de máquina sem amplo conhecimento, há várias diferenças importantes entre o AutoML e o Vertex AI.
AutoML é um conjunto de produtos de aprendizado de máquina que permite aos usuários criar modelos personalizados de aprendizado de máquina com conhecimento limitado dos conceitos de aprendizado de máquina. Ele fornece uma interface amigável que permite aos usuários fazer upload de seus próprios dados e treinar modelos para diversas tarefas, como classificação de imagens, processamento de linguagem natural e análise de dados tabulares. O AutoML emprega técnicas automatizadas para lidar com muitas das tarefas complexas envolvidas na construção de um modelo de aprendizado de máquina, incluindo engenharia de recursos, ajuste de hiperparâmetros e seleção de modelo. Isso permite que os usuários se concentrem no domínio específico do problema, em vez das complexidades dos algoritmos de aprendizado de máquina.
Por outro lado, Vertex AI é uma plataforma de aprendizado de máquina mais avançada e abrangente que abrange recursos de AutoML junto com recursos adicionais. Ele fornece um ambiente unificado e totalmente gerenciado para todo o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos. A Vertex AI oferece suporte ao desenvolvimento de modelos personalizados e AutoML, permitindo que os usuários escolham o nível de abstração que melhor atende às suas necessidades. Ele oferece uma ampla variedade de componentes e pipelines de aprendizado de máquina pré-construídos, bem como a capacidade de trazer seu próprio código e estruturas. A Vertex AI também oferece recursos avançados, como treinamento distribuído, controle de versão de modelo e escalonamento automático para lidar com cargas de trabalho de aprendizado de máquina em grande escala.
Uma das principais diferenças entre AutoML e Vertex AI é o nível de controle e personalização que eles oferecem. O AutoML foi projetado para usuários que preferem uma abordagem mais automatizada e estão dispostos a trocar algum controle pela facilidade de uso. Ele fornece modelos pré-construídos e engenharia automática de recursos, o que pode limitar a flexibilidade e as opções de ajuste fino disponíveis para os usuários. Por outro lado, a Vertex AI oferece mais flexibilidade e controle, permitindo que os usuários definam seus próprios modelos, experimentem diferentes algoritmos e hiperparâmetros e integrem-se a códigos e estruturas existentes.
Outra diferença está na escalabilidade e nas capacidades de desempenho dos dois serviços. Embora o AutoML seja adequado para tarefas de aprendizado de máquina de menor escala, o Vertex AI foi projetado para lidar com cargas de trabalho de grande escala e de nível empresarial. A Vertex AI aproveita a infraestrutura e os recursos de computação distribuída do Google para fornecer treinamento de alto desempenho e inferência em escala. Ele também oferece recursos avançados, como escalonamento automático e previsão on-line para garantir a utilização eficiente de recursos e baixa latência.
AutoML e Vertex AI são dois serviços de aprendizado de máquina oferecidos pelo Google Cloud Platform que visam simplificar o processo de construção e implantação de modelos de aprendizado de máquina. O AutoML oferece uma interface amigável e técnicas automatizadas para a construção de modelos personalizados, enquanto o Vertex AI oferece uma plataforma mais avançada e abrangente com recursos e flexibilidade adicionais. A escolha entre AutoML e Vertex AI depende do nível de conhecimento do usuário, da complexidade do problema e do nível desejado de controle e personalização.
Outras perguntas e respostas recentes sobre EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:
- Existe algum aplicativo móvel Android que possa ser usado para gerenciamento do Google Cloud Platform?
- Quais são as formas de gerenciar o Google Cloud Platform?
- O que é a computação em nuvem?
- Qual é a diferença entre BigQuery e Cloud SQL
- Qual é a diferença entre o Cloud SQL e o Cloud Spanner
- O que é o App Engine do GCP?
- Qual é a diferença entre execução na nuvem e GKE
- O que é aplicativo conteinerizado?
- Qual é a diferença entre Dataflow e BigQuery?
- Como configurar um shell de nuvem?
Veja mais perguntas e respostas em EITC/CL/GCP Google Cloud Platform