Чаму AutoML Tables былі спынены і што іх замяняе?
Google Cloud's AutoML Tables была службай, распрацаванай для таго, каб дазволіць карыстальнікам аўтаматычна ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання на структураваных дадзеных.
Табліцы AutoML не былі спынены ў традыцыйным разуменні, іх магчымасці былі цалкам інтэграваныя ў Vertex AI.
Гэтая паслуга была часткай больш шырокага пакета Google AutoML, мэтай якога было дэмакратызаваць доступ да машыннага навучання шляхам спрашчэння працэсу стварэння мадэляў, асабліва для карыстальнікаў, якія могуць не мець шырокага вопыту ў галіне навукі аб даных або машыннага навучання.
Нядаўна Google перавёў свае магчымасці AutoML Tables на Vertex AI, больш поўную і інтэграваную платформу для машыннага навучання ў Google Cloud. Гэты пераход адлюстроўвае больш шырокую тэндэнцыю ў галіны да больш уніфікаваных платформаў, якія прапануюць бясшвоўны вопыт распрацоўкі, разгортвання і кіравання мадэлямі машыннага навучання.
Vertex AI забяспечвае скразную платформу, якая ўключае інструменты для падрыхтоўкі даных, навучання мадэлі, ацэнкі, разгортвання і маніторынгу. Ён аб'ядноўвае магчымасці, якія раней былі даступныя ў AutoML Tables, а таксама дадатковыя функцыі, якія павышаюць гнуткасць і маштабаванасць працоўных працэсаў машыннага навучання. Гэта ўключае ў сябе магчымасць выкарыстання карыстальніцкіх мадэляў, інтэграцыю з іншымі службамі Google Cloud і выкарыстанне пашыраных функцый, такіх як налада гіперпараметраў і распрацоўка функцый.
Пераход AutoML Tables на Vertex AI адлюстроўвае патрэбу ў больш інтэграваным падыходзе, які можа абслугоўваць больш шырокі спектр варыянтаў выкарыстання і ўлічваць расце складанасць праектаў машыннага навучання. Інтэгруючы магчымасці AutoML у Vertex AI, Google імкнецца забяспечыць больш згуртаваны вопыт, які можа лепш задаволіць патрэбы прадпрыемстваў і распрацоўшчыкаў, якія працуюць з машынным навучаннем.
Для карыстальнікаў, якія раней выкарыстоўвалі табліцы AutoML, гэты пераход азначае, што яны атрымаюць доступ да больш магутнага набору інструментаў і функцый у рамках платформы Vertex AI. Гэта ўключае ў сябе магчымасць працаваць з больш шырокім спектрам тыпаў даных, будаваць больш складаныя мадэлі і разгортваць гэтыя мадэлі ў маштабе. Акрамя таго, Vertex AI прапануе палепшаную інтэграцыю з іншымі сэрвісамі Google Cloud, што можа павысіць агульную эфектыўнасць і выніковасць працоўных працэсаў машыннага навучання.
Прыкладам таго, як Vertex AI пашырае магчымасці, раней прапанаваныя AutoML Tables, з'яўляецца яго падтрымка індывідуальнага навучання. У той час як AutoML Tables у асноўным сканцэнтраваны на аўтаматызацыі працэсу пабудовы мадэляў са структураваных даных, Vertex AI дазваляе карыстальнікам прыносіць свае ўласныя мадэлі і навучальныя скрыпты. Гэта забяспечвае вялікую гібкасць для навукоўцаў і інжынераў па апрацоўцы дадзеных, якія хочуць уключыць пэўныя алгарытмы або метады, якія не ахопліваюцца аўтаматызаванымі працэсамі.
Акрамя таго, Vertex AI ўключае інструменты для кіравання ўсім жыццёвым цыклам машыннага навучання, ад падрыхтоўкі даных да маніторынгу мадэлі. Гэта ўключае ў сябе такія функцыі, як Vertex AI Pipelines, якія дазваляюць карыстальнікам ствараць узнаўляльныя і маштабаваныя працоўныя працэсы машыннага навучання. Гэтыя канвееры могуць аўтаматызаваць многія задачы, звязаныя са стварэннем і разгортваннем мадэляў, такія як папярэдняя апрацоўка даных, навучанне мадэляў і ацэнка, што можа значна скараціць час і намаганні, неабходныя для прывядзення рашэнняў машыннага навучання да вытворчасці.
Яшчэ адна ключавая асаблівасць Vertex AI - гэта падтрымка MLOps, якая з'яўляецца практыкай прымянення прынцыпаў DevOps да машыннага навучання. Гэта ўключае ў сябе магчымасці для стварэння версій набораў даных і мадэляў, адсочвання эксперыментаў і маніторынгу прадукцыйнасці мадэлі ў вытворчасці. Гэтыя функцыі вельмі важныя для арганізацый, якія маштабна разгортваюць мадэлі машыннага навучання, паколькі яны дапамагаюць гарантаваць, што мадэлі надзейныя, узнаўляльныя і абслугоўваюцца з цягам часу.
Пераход на Vertex AI таксама адлюстроўвае больш шырокую тэндэнцыю ў галіны да больш інтэграваных і комплексных платформаў машыннага навучання. Паколькі машыннае навучанне становіцца ўсё больш важным для шырокага спектру прыкладанняў, узрастае патрэба ў платформах, якія могуць падтрымліваць увесь жыццёвы цыкл праектаў машыннага навучання, ад падрыхтоўкі даных да разгортвання і маніторынгу. Забяспечваючы ўніфікаваную платформу, якая аб'ядноўвае гэтыя магчымасці, Vertex AI імкнецца задаволіць патрэбы сучасных прадпрыемстваў і распрацоўшчыкаў.
Што тычыцца практычных наступстваў, карыстальнікам, якія раней выкарыстоўвалі табліцы AutoML, трэба будзе перавесці працоўныя працэсы на Vertex AI. Гэта можа ўключаць перанос існуючых мадэляў і даных на новую платформу, а таксама азнаямленне з новымі інструментамі і функцыямі, даступнымі ў Vertex AI. Google прадастаўляе дакументацыю і падтрымку, каб дапамагчы карыстальнікам з гэтым пераходам, у тым ліку інструкцыі па пераносе мадэляў і даных, а таксама падручнікі па выкарыстанні новых функцый у Vertex AI.
У той час як AutoML Tables як аўтаномны сэрвіс быў спынены, яго магчымасці былі цалкам інтэграваны ў больш шырокую платформу Vertex AI. Гэты пераход адлюстроўвае зрух да больш інтэграваных і ўсёабдымных платформаў машыннага навучання, якія могуць лепш падтрымліваць патрэбы сучасных прадпрыемстваў і распрацоўшчыкаў. Падаючы ўніфікаваную платформу, якая ўключае інструменты для падрыхтоўкі даных, навучання мадэлям, разгортвання і маніторынгу, Vertex AI імкнецца забяспечыць больш згуртаваны і магутны вопыт для карыстальнікаў, якія працуюць з машынным навучаннем у Google Cloud.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Табліцы AutoML:
- Як можна пераходзіць паміж табліцамі Vertex AI і AutoML?
- Як карыстальнікі могуць разгарнуць сваю мадэль і атрымаць прагнозы ў табліцах AutoML?
- Якія варыянты даступныя для ўстаноўкі бюджэту навучання ў AutoML Tables?
- Якую інфармацыю змяшчае ўкладка "Аналіз" у табліцах AutoML?
- Як карыстальнікі могуць імпартаваць даныя навучання ў табліцы AutoML?
- Якія розныя тыпы даных могуць апрацоўваць табліцы AutoML?