Cloud AutoML lan Cloud AI Platform minangka rong layanan sing ditawakake Google Cloud Platform (GCP) sing nyedhiyakake macem-macem aspek machine learning (ML) lan artificial intelligence (AI). Loro-lorone layanan tujuane kanggo nyederhanakake lan ningkatake pangembangan, panyebaran, lan manajemen model ML, nanging padha target basis pangguna lan kasus panggunaan sing beda. Ngerteni beda antarane rong layanan kasebut mbutuhake pemeriksaan rinci babagan fitur, fungsi, lan pamirsa sing dituju.
Cloud AutoML dirancang kanggo demokratisasi machine learning kanthi nggawe akses menyang pangguna sing duwe keahlian winates ing lapangan. Iki nawakake macem-macem produk sinau mesin sing ngidini pangembang kanthi kawruh ML minimal kanggo nglatih model kualitas sing cocog karo kabutuhan bisnis tartamtu. Cloud AutoML nyedhiyakake antarmuka sing ramah pangguna lan ngotomatisasi akeh proses rumit sing ana ing latihan model, kayata preprocessing data, rekayasa fitur, lan tuning hyperparameter. Otomasi iki ngidini pangguna fokus ing masalah bisnis tinimbang kerumitan pembelajaran mesin.
Fitur utama Cloud AutoML kalebu:
1. Antarmuka pangguna-loropaken: Cloud AutoML nyedhiyakake antarmuka panganggo grafis (GUI) sing nyederhanakake proses nggawe lan ngatur model ML. Pangguna bisa ngunggah set data, milih jinis model sing arep dilatih (contone, klasifikasi gambar, pangolahan basa alami), lan miwiti proses latihan kanthi mung sawetara klik.
2. Pelatihan Model Otomatis: Cloud AutoML ngotomatisasi kabeh pipa latihan model, kalebu preprocessing data, ekstraksi fitur, pilihan model, lan tuning hyperparameter. Otomatisasi iki njamin pangguna bisa entuk model sing berkualitas tanpa perlu ngerti algoritma ML sing ndasari.
3. Model Pra-Dilatih: Cloud AutoML nggunakake model sing wis dilatih Google lan nransfer teknik sinau kanggo nyepetake proses latihan. Kanthi miwiti model sing wis dilatih ing dataset gedhe, pangguna bisa entuk kinerja sing luwih apik kanthi data lan sumber daya komputasi sing kurang.
4. Pelatihan Model Kustom: Senadyan otomatisasi, Cloud AutoML ngidini pangguna kanggo ngatur aspek tartamtu saka proses latihan. Contone, pangguna bisa nemtokake jumlah iterasi latihan, jinis arsitektur jaringan saraf, lan metrik evaluasi.
5. Integrasi karo Layanan GCP Liyane: Cloud AutoML terintegrasi kanthi lancar karo layanan GCP liyane, kayata Google Cloud Storage kanggo panyimpenan data, BigQuery kanggo analisis data, lan AI Platform kanggo panyebaran model. Integrasi iki ngidini pangguna nggawe alur kerja ML end-to-end ing ekosistem GCP.
Conto aplikasi Cloud AutoML kalebu:
- Klasifikasi Gambar: Bisnis bisa nggunakake Cloud AutoML Vision kanggo nggawe model klasifikasi gambar khusus kanggo tugas kayata kategorisasi produk, inspeksi kualitas, lan moderasi konten.
- Processing Language Natural: Cloud AutoML Natural Language ngidini pangguna nggawe model NLP khusus kanggo analisis sentimen, pangenalan entitas, lan klasifikasi teks.
- Translation: Cloud AutoML Translation ngidini organisasi nggawe model terjemahan khusus sing disesuaikan karo domain utawa industri tartamtu, nambah akurasi terjemahan kanggo konten khusus.
Ing sisih liya, Cloud AI Platform minangka piranti lan layanan lengkap sing ditujokake kanggo ilmuwan data, insinyur ML, lan peneliti sing luwih berpengalaman. Nyedhiyakake lingkungan sing fleksibel lan bisa diukur kanggo ngembangake, nglatih, lan nyebarake model ML kanthi nggunakake kode khusus lan teknik canggih. Cloud AI Platform ndhukung sawetara saka sudhut ML frameworks, kalebu TensorFlow, PyTorch, lan scikit-sinau, lan nawakake pilihan pangaturan dhewe ekstensif kanggo pangguna sing mbutuhake kontrol nggoleki ing model.
Fitur utama Cloud AI Platform kalebu:
1. Pangembangan Model Custom: Cloud AI Platform ngidini pangguna nulis kode khusus kanggo pangembangan model nggunakake kerangka ML sing disenengi. Fleksibilitas iki mbisakake praktisi sing berpengalaman kanggo ngetrapake algoritma sing rumit lan nyetel model kanggo syarat tartamtu.
2. Ngatur Jupyter Notebook: Platform kasebut nyedhiyakake Jupyter Notebook sing dikelola, yaiku lingkungan komputasi interaktif sing nggampangake eksperimen lan prototipe. Pangguna bisa mbukak kode, nggambarake data, lan nyathet alur kerja ing antarmuka siji.
3. Latihan sing disebarake: Cloud AI Platform ndhukung pelatihan sing disebarake, ngidini pangguna nggedhekake latihan model ing sawetara GPU utawa TPU. Kapabilitas iki penting kanggo nglatih model gedhe babagan set data gedhe, nyuda wektu latihan lan ningkatake kinerja.
4. Tuning Hyperparameter: Platform kasebut kalebu alat kanggo nyetel hyperparameter, ngidini pangguna ngoptimalake model kanthi sistematis nggoleki hiperparameter sing paling apik. Proses iki bisa otomatis nggunakake teknik kayata panelusuran kothak, panelusuran acak, lan optimasi Bayesian.
5. Panyebaran model lan porsi: Cloud AI Platform nyedhiyakake infrastruktur sing kuat kanggo nyebarake lan ngladeni model ML ing produksi. Pangguna bisa masang model minangka API RESTful, supaya bisa gampang diintegrasi menyang aplikasi lan diakses dening pangguna pungkasan.
6. Versi lan ngawasi: Platform ndhukung versi model, ngidini pangguna ngatur macem-macem versi model lan nglacak owah-owahan saka wektu. Kajaba iku, nawakake alat ngawasi kanggo nglacak kinerja model lan ndeteksi masalah kayata drift lan degradasi.
Conto aplikasi Cloud AI Platform kalebu:
- Pangopènan prediktif: Perusahaan manufaktur bisa nggunakake Cloud AI Platform kanggo ngembangake model pangopènan prediktif khusus sing nganalisa data sensor lan prédhiksi kegagalan peralatan, nyuda downtime lan biaya pangopènan.
- Deteksi penipuan: Institusi keuangan bisa mbangun model deteksi penipuan sing canggih nggunakake Cloud AI Platform, nggunakake teknik ML canggih kanggo ngenali transaksi penipuan lan nyuda risiko.
- Rekomendasi Pribadi: Platform E-commerce bisa nggawe sistem rekomendasi pribadi karo Cloud AI Platform, nambah pengalaman pelanggan kanthi menehi saran produk adhedhasar prilaku lan pilihan pangguna.
Intine, prabédan utama ing antarane Cloud AutoML lan Cloud AI Platform dumunung ing target pamirsa lan tingkat keahlian sing dibutuhake. Cloud AutoML dirancang kanggo pangguna sing duwe kawruh ML winates, nyedhiyakake lingkungan sing otomatis lan pangguna-loropaken kanggo nglatih model khusus. Ing kontras, Cloud AI Platform nyedhiyakake praktisi sing berpengalaman, nawakake lingkungan sing fleksibel lan bisa diukur kanggo ngembangake, nglatih, lan nggunakake model ML khusus kanthi teknik canggih.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Platform Cloud Google EITC/CL/GCP:
- Sepira gunane GCP kanggo kaca web utawa pangembangan aplikasi, panyebaran lan hosting?
- Kepiye cara ngetung kisaran alamat IP kanggo subnet?
- Apa bedane Big Table lan BigQuery?
- Kepiye cara ngatur imbangan beban ing GCP kanggo kasus panggunaan sawetara server web backend karo WordPress, njamin manawa database konsisten ing pirang-pirang back-end (server web) WordPress?
- Apa ana gunane kanggo ngleksanakake load balancing nalika mung nggunakake server web backend siji?
- Yen Cloud Shell nyedhiyakake cangkang sing wis dikonfigurasi karo Cloud SDK lan ora mbutuhake sumber daya lokal, apa keuntungane nggunakake instalasi Cloud SDK lokal tinimbang nggunakake Cloud Shell liwat Cloud Console?
- Apa ana aplikasi seluler Android sing bisa digunakake kanggo ngatur Google Cloud Platform?
- Apa cara kanggo ngatur Google Cloud Platform?
- Apa komputasi awan?
- Apa bedane Bigquery lan Cloud SQL
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/CL/GCP Google Cloud Platform