Cloud AutoML ile Cloud AI Platform arasındaki fark nedir?

/ / Yayınlandığı Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP'ye genel bakış, GCP Makine Öğrenmesine genel bakış

Cloud AutoML ve Cloud AI Platform, Google Cloud Platform (GCP) tarafından sunulan, makine öğrenimi (ML) ve yapay zekanın (AI) farklı yönlerini karşılayan iki ayrı hizmettir. Her iki hizmet de makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini, devreye alınmasını ve yönetimini basitleştirmeyi ve iyileştirmeyi amaçlıyor ancak farklı kullanıcı tabanlarını ve kullanım örneklerini hedefliyorlar. Bu iki hizmet arasındaki farkları anlamak, özelliklerinin, işlevlerinin ve hedef kitlelerinin ayrıntılı bir şekilde incelenmesini gerektirir.

Cloud AutoML, makine öğrenimini bu alanda sınırlı uzmanlığa sahip kullanıcılar için erişilebilir hale getirerek demokratikleştirmek için tasarlanmıştır. Minimum makine öğrenimi bilgisine sahip geliştiricilerin belirli iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yüksek kaliteli modelleri eğitmesine olanak tanıyan bir makine öğrenimi ürünleri paketi sunar. Cloud AutoML, kullanıcı dostu bir arayüz sağlar ve veri ön işleme, özellik mühendisliği ve hiper parametre ayarlama gibi model eğitiminde yer alan karmaşık süreçlerin çoğunu otomatikleştirir. Bu otomasyon, kullanıcıların makine öğreniminin karmaşıklığı yerine mevcut iş sorununa odaklanmasına olanak tanır.

Cloud AutoML'in temel özellikleri şunları içerir:

1. Kullanıcı Dostu Arayüz: Cloud AutoML, ML modellerini oluşturma ve yönetme sürecini basitleştiren bir grafik kullanıcı arayüzü (GUI) sağlar. Kullanıcılar veri kümelerini yükleyebilir, eğitmek istedikleri model türünü seçebilir (örn. görüntü sınıflandırma, doğal dil işleme) ve yalnızca birkaç tıklamayla eğitim sürecini başlatabilirler.

2. Otomatik Model Eğitimi: Cloud AutoML, veri ön işleme, özellik çıkarma, model seçimi ve hiper parametre ayarlama da dahil olmak üzere tüm model eğitim hattını otomatikleştirir. Bu otomasyon, kullanıcıların temel makine öğrenimi algoritmalarını anlamalarına gerek kalmadan yüksek kaliteli modeller elde edebilmelerini sağlar.

3. Önceden Eğitimli Modeller: Cloud AutoML, eğitim sürecini hızlandırmak için Google'ın önceden eğitilmiş modellerinden ve aktarım öğrenme tekniklerinden yararlanır. Kullanıcılar, halihazırda büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir modelle başlayarak, daha az veri ve hesaplama kaynağıyla daha iyi performans elde edebilir.

4. Özel Model Eğitimi: Otomasyonuna rağmen Cloud AutoML, kullanıcıların eğitim sürecinin belirli yönlerini özelleştirmesine olanak tanır. Örneğin kullanıcılar eğitim yinelemelerinin sayısını, sinir ağı mimarisinin türünü ve değerlendirme metriklerini belirtebilir.

5. Diğer GCP Hizmetleriyle Entegrasyon: Cloud AutoML, veri depolama için Google Cloud Storage, veri analizi için BigQuery ve model dağıtımı için AI Platform gibi diğer GCP hizmetleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur. Bu entegrasyon, kullanıcıların GCP ekosistemi içinde uçtan uca makine öğrenimi iş akışları oluşturmasına olanak tanır.

Cloud AutoML uygulamalarının örnekleri şunları içerir:

- Görüntü Sınıflandırması: İşletmeler, ürün kategorizasyonu, kalite denetimi ve içerik denetimi gibi görevlere yönelik özel görüntü sınıflandırma modelleri oluşturmak için Cloud AutoML Vision'ı kullanabilir.
- Doğal Dil İşleme: Cloud AutoML Natural Language, kullanıcıların duygu analizi, varlık tanıma ve metin sınıflandırması için özel NLP modelleri oluşturmasına olanak tanır.
- Çeviri: Cloud AutoML Translation, kuruluşların belirli alanlara veya sektörlere göre uyarlanmış özel çeviri modelleri oluşturmasına olanak tanıyarak özel içerik için çeviri doğruluğunu artırır.

Öte yandan Cloud AI Platform, daha deneyimli veri bilimcilerini, makine öğrenimi mühendislerini ve araştırmacılarını hedefleyen kapsamlı bir araç ve hizmet paketidir. Özel kod ve gelişmiş teknikler kullanarak makine öğrenimi modellerini geliştirmek, eğitmek ve dağıtmak için esnek ve ölçeklenebilir bir ortam sağlar. Cloud AI Platform, TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn dahil olmak üzere çok çeşitli makine öğrenimi çerçevelerini destekler ve modelleri üzerinde ayrıntılı kontrole ihtiyaç duyan kullanıcılar için kapsamlı özelleştirme seçenekleri sunar.

Cloud AI Platform'un temel özellikleri şunları içerir:

1. Özel Model Geliştirme: Cloud AI Platform, kullanıcıların tercih ettikleri makine öğrenimi çerçevelerini kullanarak model geliştirme için özel kod yazmasına olanak tanır. Bu esneklik, deneyimli uygulayıcıların karmaşık algoritmaları uygulamasına ve modellerini belirli gereksinimlere göre uyarlamasına olanak tanır.

2. Yönetilen Jupyter Not Defterleri: Platform, deneme ve prototip oluşturmayı kolaylaştıran etkileşimli bilgi işlem ortamları olan yönetilen Jupyter Not Defterleri sağlar. Kullanıcılar tek bir arayüzde kod çalıştırabilir, verileri görselleştirebilir ve iş akışlarını belgeleyebilir.

3. Dağıtılmış Eğitim: Cloud AI Platform, dağıtılmış eğitimi destekleyerek kullanıcıların model eğitimlerini birden fazla GPU veya TPU'da ölçeklendirmesine olanak tanır. Bu yetenek, büyük modelleri büyük veri kümeleri üzerinde eğitmek, eğitim süresini azaltmak ve performansı artırmak için gereklidir.

4. Hiperparametre Ayarı: Platform, kullanıcıların en iyi hiperparametreleri sistematik olarak arayarak modellerini optimize etmelerine olanak tanıyan hiperparametre ayarlama araçları içerir. Bu süreç, ızgara araması, rastgele arama ve Bayes optimizasyonu gibi teknikler kullanılarak otomatikleştirilebilir.

5. Model Dağıtımı ve Sunumu: Cloud AI Platform, ML modellerinin üretimde dağıtılması ve sunulması için güçlü bir altyapı sağlar. Kullanıcılar, modellerini RESTful API'ler olarak dağıtarak uygulamalara kolayca entegre edilebilmelerini ve son kullanıcılar tarafından erişilebilmelerini sağlayabilir.

6. Sürüm Oluşturma ve İzleme: Platform, model sürüm oluşturmayı destekleyerek kullanıcıların modellerinin birden fazla sürümünü yönetmesine ve zaman içindeki değişiklikleri izlemesine olanak tanır. Ayrıca model performansını izlemek ve sapma ve bozulma gibi sorunları tespit etmek için izleme araçları sunar.

Cloud AI Platform uygulamalarının örnekleri şunları içerir:

- Öngörülü bakım: Üretim şirketleri, sensör verilerini analiz eden ve ekipman arızalarını tahmin eden, arıza süresini ve bakım maliyetlerini azaltan özel tahmine dayalı bakım modelleri geliştirmek için Cloud AI Platform'u kullanabilir.
- Sahtecilik Tespit: Finans kurumları, sahtekarlık işlemlerini tespit etmek ve riskleri azaltmak için gelişmiş makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak Cloud AI Platform'u kullanarak karmaşık dolandırıcılık tespit modelleri oluşturabilir.
- Kişiselleştirilmiş Öneriler: E-ticaret platformları, Cloud AI Platform ile kişiselleştirilmiş öneri sistemleri oluşturabilir, kullanıcı davranışı ve tercihlerine göre ürün önererek müşteri deneyimini geliştirebilir.

Temelde Cloud AutoML ile Cloud AI Platform arasındaki temel fark, hedef kitlelerinde ve gereken uzmanlık düzeyinde yatmaktadır. Cloud AutoML, sınırlı makine öğrenimi bilgisine sahip kullanıcılar için tasarlanmış olup, özel modellerin eğitimi için otomatik ve kullanıcı dostu bir ortam sağlar. Buna karşılık Cloud AI Platform, deneyimli uygulayıcılara hitap ederek gelişmiş tekniklerle özel makine öğrenimi modelleri geliştirmek, eğitmek ve dağıtmak için esnek ve ölçeklenebilir bir ortam sunar.

ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/CL/GCP Google Cloud Platform:

EITC/CL/GCP Google Cloud Platform'da daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin

Daha fazla soru ve cevap:

Tagged under: , , , , ,