AutoML र Vertex AI गुगल क्लाउड प्लेटफर्म (GCP) द्वारा प्रस्तावित दुई मेसिन लर्निङ सेवाहरू हुन् जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण र प्रयोग गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउने लक्ष्य राख्छन्। जबकि दुबै सेवाहरूले प्रयोगकर्ताहरूलाई व्यापक विशेषज्ञता बिना मेशिन लर्निंग क्षमताहरूको लाभ उठाउन सक्षम बनाउने लक्ष्य साझा गर्दछ, त्यहाँ AutoML र Vertex AI बीच धेरै मुख्य भिन्नताहरू छन्।
AutoML मेशिन लर्निङ उत्पादनहरूको सुइट हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई मेसिन लर्निङ अवधारणाहरूको सीमित ज्ञानका साथ अनुकूलन मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण गर्न अनुमति दिन्छ। यसले प्रयोगकर्ता-मैत्री इन्टरफेस प्रदान गर्दछ जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई छवि वर्गीकरण, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र ट्याबुलर डेटा विश्लेषण जस्ता विभिन्न कार्यहरूका लागि आफ्नै डेटा र ट्रेन मोडेलहरू अपलोड गर्न सक्षम बनाउँछ। AutoML ले फीचर इन्जिनियरिङ, हाइपरपेरामिटर ट्युनिङ, र मोडेल छनोट सहित मेसिन लर्निङ मोडेल निर्माणमा संलग्न धेरै जटिल कार्यहरू ह्यान्डल गर्न स्वचालित प्रविधिहरू प्रयोग गर्दछ। यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूको जटिलताहरूको सट्टा उनीहरूको विशेष समस्या डोमेनमा फोकस गर्न अनुमति दिन्छ।
अर्कोतर्फ, Vertex AI एक थप उन्नत र व्यापक मेसिन लर्निङ प्लेटफर्म हो जसले अतिरिक्त सुविधाहरू सहित AutoML क्षमताहरू समावेश गर्दछ। यसले सम्पूर्ण मेसिन लर्निङ कार्यप्रवाहको लागि डेटा तयारीदेखि मोडेल डिप्लोइमेन्ट र निगरानीसम्म एकीकृत र पूर्ण रूपमा व्यवस्थित वातावरण प्रदान गर्दछ। Vertex AI ले अटोएमएल र अनुकूलन मोडेल विकास दुवैलाई समर्थन गर्दछ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको आवश्यकता अनुसार उपयुक्त हुने अमूर्तताको स्तर छनोट गर्न अनुमति दिन्छ। यसले पूर्व-निर्मित मेसिन लर्निङ कम्पोनेन्टहरू र पाइपलाइनहरूको विस्तृत दायरा प्रदान गर्दछ, साथै तपाईंको आफ्नै कोड र फ्रेमवर्कहरू ल्याउने क्षमता। Vertex AI ले ठूला-ठूला मेसिन लर्निङ वर्कलोडहरू ह्यान्डल गर्न वितरित प्रशिक्षण, मोडेल संस्करण, र स्वचालित स्केलिंग जस्ता उन्नत सुविधाहरू पनि प्रदान गर्दछ।
AutoML र Vertex AI बीचको मुख्य भिन्नताहरू तिनीहरूले प्रस्ताव गर्ने नियन्त्रण र अनुकूलनको स्तर हो। AutoML प्रयोगकर्ताहरूका लागि डिजाइन गरिएको हो जसले अधिक स्वचालित दृष्टिकोणलाई प्राथमिकता दिन्छ र प्रयोगको सजिलोको लागि केही नियन्त्रण व्यापार गर्न इच्छुक छन्। यसले पूर्व-निर्मित मोडेलहरू र स्वचालित सुविधा इन्जिनियरिङ प्रदान गर्दछ, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई उपलब्ध लचिलोपन र फाइन-ट्यूनिङ विकल्पहरूलाई सीमित गर्न सक्छ। अर्कोतर्फ, Vertex AI ले प्रयोगकर्ताहरूलाई आफ्नै मोडेलहरू परिभाषित गर्न, विभिन्न एल्गोरिदमहरू र हाइपरपेरामिटरहरू प्रयोग गर्न, र अवस्थित कोड र फ्रेमवर्कहरूसँग एकीकृत गर्न अनुमति दिँदै थप लचिलोपन र नियन्त्रण प्रदान गर्दछ।
अर्को भिन्नता दुई सेवाहरूको स्केलेबिलिटी र प्रदर्शन क्षमताहरूमा निहित छ। अटोएमएल साना स्केल मेसिन लर्निङ कार्यहरूको लागि उपयुक्त छ भने, भेर्टेक्स एआईलाई ठूलो मात्रामा र उद्यम-स्तरको कार्यभारहरू ह्यान्डल गर्न डिजाइन गरिएको छ। Vertex AI ले गुगलको पूर्वाधारको लाभ उठाउँछ र उच्च प्रदर्शन प्रशिक्षण र मापनमा अनुमान प्रदान गर्न कम्प्युटिङ क्षमताहरू वितरण गर्दछ। यसले कुशल स्रोतको उपयोग र कम विलम्बता सुनिश्चित गर्न स्वचालित स्केलिंग र अनलाइन भविष्यवाणी जस्ता उन्नत सुविधाहरू पनि प्रदान गर्दछ।
AutoML र Vertex AI गुगल क्लाउड प्लेटफर्मद्वारा प्रस्तावित दुई मेसिन लर्निङ सेवाहरू हुन् जसले मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण र प्रयोग गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउने लक्ष्य राख्छन्। AutoML ले अनुकूलन मोडेलहरू निर्माण गर्न प्रयोगकर्ता-अनुकूल इन्टरफेस र स्वचालित प्रविधिहरू प्रदान गर्दछ, जबकि Vertex AI ले थप सुविधाहरू र लचिलोपनसहित थप उन्नत र व्यापक प्लेटफर्म प्रदान गर्दछ। AutoML र Vertex AI बीचको छनौट प्रयोगकर्ताको विशेषज्ञताको स्तर, समस्याको जटिलता, र नियन्त्रण र अनुकूलनको इच्छित स्तरमा निर्भर गर्दछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफार्म:
- के त्यहाँ कुनै एन्ड्रोइड मोबाइल अनुप्रयोग छ जुन गुगल क्लाउड प्लेटफर्मको व्यवस्थापनको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- गुगल क्लाउड प्लेटफर्म व्यवस्थापन गर्ने तरिकाहरू के हुन्?
- क्लाउड कम्प्युटि? भनेको के हो?
- Bigquery र Cloud SQL बीच के भिन्नता छ
- क्लाउड SQL र क्लाउड स्प्यानर बीच के भिन्नता छ
- GCP एप इन्जिन के हो?
- क्लाउड रन र GKE बीच के भिन्नता छ
- कन्टेनराइज्ड अनुप्रयोग के हो?
- Dataflow र BigQuery बीच के भिन्नता छ?
- क्लाउड शेल कसरी कन्फिगर गर्ने?
EITC/CL/GCP गुगल क्लाउड प्लेटफर्ममा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्