Proč byly tabulky AutoML ukončeny a co je následuje?
Google Cloud's AutoML Tables byla služba navržená tak, aby uživatelům umožňovala automaticky vytvářet a nasazovat modely strojového učení na strukturovaných datech.
AutoML tabulky nebyly ukončeny v tradičním smyslu, jejich schopnosti byly plně integrovány do Vertex AI.
Tato služba byla součástí širší sady AutoML společnosti Google, jejímž cílem bylo demokratizovat přístup ke strojovému učení zjednodušením procesu vytváření modelů, zejména pro uživatele, kteří nemusí mít rozsáhlé zkušenosti s datovou vědou nebo strojovým učením.
Nedávno Google převedl své funkce AutoML Tables na Vertex AI, komplexnější a integrovanější platformu pro strojové učení v Google Cloud. Tento přechod odráží širší trend v oboru směrem k jednotnějším platformám, které nabízejí bezproblémové prostředí pro vývoj, nasazení a správu modelů strojového učení.
Vertex AI poskytuje end-to-end platformu, která zahrnuje nástroje pro přípravu dat, školení modelů, hodnocení, nasazení a monitorování. Integruje možnosti, které byly dříve dostupné v tabulkách AutoML, spolu s dalšími funkcemi, které zvyšují flexibilitu a škálovatelnost pracovních postupů strojového učení. To zahrnuje možnost používat vlastní modely, integrovat se s dalšími službami Google Cloud a využívat pokročilé funkce, jako je ladění hyperparametrů a inženýrství funkcí.
Přechod tabulek AutoML na Vertex AI odráží potřebu integrovanějšího přístupu, který může sloužit širšímu spektru případů použití a přizpůsobit se rostoucí složitosti projektů strojového učení. Integrací funkcí AutoML do Vertex AI se Google snaží poskytnout soudržnější prostředí, které může lépe podporovat potřeby podniků a vývojářů pracujících se strojovým učením.
Pro uživatele, kteří dříve používali tabulky AutoML, tento přechod znamená, že budou mít přístup k výkonnější sadě nástrojů a funkcí v rámci platformy Vertex AI. To zahrnuje schopnost pracovat s širší škálou datových typů, vytvářet složitější modely a nasazovat tyto modely ve velkém měřítku. Vertex AI navíc nabízí vylepšenou integraci s dalšími službami Google Cloud, což může zvýšit celkovou efektivitu a efektivitu pracovních postupů strojového učení.
Příkladem toho, jak Vertex AI vylepšuje možnosti dříve nabízené AutoML Tables, je její podpora pro vlastní školení. Zatímco AutoML Tables bylo primárně zaměřeno na automatizaci procesu vytváření modelů ze strukturovaných dat, Vertex AI umožňuje uživatelům přinášet vlastní modely a školicí skripty. To poskytuje větší flexibilitu pro datové vědce a inženýry, kteří chtějí začlenit specifické algoritmy nebo techniky, které nejsou pokryty automatizovanými procesy.
Vertex AI navíc obsahuje nástroje pro správu celého životního cyklu strojového učení, od přípravy dat až po monitorování modelu. To zahrnuje funkce jako Vertex AI Pipelines, které uživatelům umožňují vytvářet reprodukovatelné a škálovatelné pracovní postupy strojového učení. Tyto kanály mohou automatizovat mnoho úkolů spojených s vytvářením a zaváděním modelů, jako je předzpracování dat, školení a vyhodnocování modelů, což může výrazně snížit čas a úsilí potřebné k uvedení řešení strojového učení do výroby.
Další klíčovou vlastností Vertex AI je její podpora pro MLOps, což je praxe aplikace principů DevOps na strojové učení. To zahrnuje funkce pro verzování datových sad a modelů, sledování experimentů a monitorování výkonu modelu v produkci. Tyto funkce jsou nezbytné pro organizace, které nasazují modely strojového učení ve velkém, protože pomáhají zajistit, aby modely byly spolehlivé, reprodukovatelné a udržovatelné v průběhu času.
Přechod na Vertex AI také odráží širší trend v oboru směrem k integrovanějším a komplexnějším platformám strojového učení. Vzhledem k tomu, že strojové učení se stává stále důležitějším pro širokou škálu aplikací, roste potřeba platforem, které mohou podporovat celý životní cyklus projektů strojového učení, od přípravy dat až po nasazení a monitorování. Poskytováním jednotné platformy, která tyto schopnosti integruje, se Vertex AI snaží vyhovět potřebám moderních podniků a vývojářů.
Pokud jde o praktické důsledky, uživatelé, kteří dříve používali tabulky AutoML, budou muset své pracovní postupy převést na Vertex AI. To může zahrnovat migraci stávajících modelů a dat na novou platformu a také seznámení s novými nástroji a funkcemi dostupnými ve Vertex AI. Google poskytuje dokumentaci a podporu, která uživatelům s tímto přechodem pomáhá, včetně návodů, jak migrovat modely a data, a také výukových programů, jak používat nové funkce ve Vertex AI.
Zatímco AutoML Tables jako samostatná služba byla ukončena, její možnosti byly plně integrovány do širší platformy Vertex AI. Tento přechod odráží posun k integrovanějším a komplexnějším platformám strojového učení, které mohou lépe podporovat potřeby moderních podniků a vývojářů. Poskytováním jednotné platformy, která zahrnuje nástroje pro přípravu dat, školení modelů, nasazení a monitorování, se Vertex AI snaží poskytovat soudržnější a výkonnější prostředí pro uživatele pracující se strojovým učením na Google Cloud.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Tabulky AutoML:
- Jak lze přecházet mezi tabulkami Vertex AI a AutoML?
- Jak mohou uživatelé nasadit svůj model a získat předpovědi v tabulkách AutoML?
- Jaké možnosti jsou k dispozici pro nastavení rozpočtu školení v tabulkách AutoML?
- Jaké informace poskytuje karta Analýza v tabulkách AutoML?
- Jak mohou uživatelé importovat svá tréninková data do tabulek AutoML?
- Jaké jsou různé datové typy, které mohou tabulky AutoML zpracovat?