圖卡:在 Google Cloud 中開發機器學習模型 |
① BigQuery ML 透過 SQL 在 BigQuery 中建立及執行機器學習模型;
② Pre-built APIs 使用 Google 提供的機器學習 API
③ AutoML 透過 Vertex AI 提供的功能界面建立機器學習模型 (無程式碼)
④ Custom training 透過 Vertex AI 提供的開發環境建立機器學習模型 (有程式碼)
透過四個面相比較上述四個方案:
① 數據類型:BigQuery 僅支持表格數據 (tabular data),其他支持表格、圖像 (image)、文本 (text)、和影片 (video);
② 訓練數據大小:Pre-build APIs 不需要訓練數據,其他需要大量訓練數據;
③ 對機器學習和程式開發的掌握度:Pre-build APIs 及 AutoML 要求較低,Custom training 要求最高,BigQuery 要求 SQL 操作;
④ 調整參數的方式:Pre-build APIs 及 AutoML 無法調整參數,其他可自行調整;
⑤ 訓練模型:Pre-build APIs 不需要訓練模型,其他需視需要進行訓練模型。
① Speech-to-Text API 將聲音轉換為文字
② Cloud Natural Language API 自然語言
③ Cloud Translation API 翻譯
④ Text-to-Speech API 將文字轉換為聲音
⑤ Vision API 圖片識別
⑥ Video Intelligence API 影片識別
AutoML 使用兩項技術:
① 遷移學習 (transfer learning):將已經訓練好的特徵結果轉移到目標訓練中;
② 神經架構搜索 (neural architecture search):比較多個訓練模型以找到最佳模型。
AutoML 執行步驟:
① 確定要解決的問題,稱為目標 (objectives);
② 將數據上傳至 AutoML;
③ 訓練模型;
④ 預測結果。
AutoML 支持四種數據類型:
① 表格數據 (tabular data) 例如:回歸模型 (regression model)、分類模型 (classification model)、預測模型 (forecasting model) 等;
② 圖像 (image) 例如:分類模型 (classification model)、對象檢測模型 (object detection model) 等;
③ 文本 (text) 例如:分類模型 (classification model)、實體提取模型 (entity extraction model)、情緒分析模型 (sentiment analysis model) 等;
④ 影片 (video) 例如:分類模型 (classification model)、對象跟踪模型 (object tracking model)、動作識別模型 (action recognition model) 等。
Vertex AI Workbench 是數據科學作業流程的整合開發環境,包含探索、訓練、開發、部署模型等作業。
透過 Vertex AI 有四個優勢:無縫的 (seamless)、可擴展的 (scalable)、可持續的 (sustainable)、速度快 (speedy)。
GCP 提供的 AI 解決方案可分為三層:
① 底層是 AI 基礎 (AI foundation) 包含雲基礎及數據;
② 中間層是 AI 開發平台 (AI development platform) 包含 BigQuery、Pre-build APIs 及 Vertex AI;
③ 底層是 AI 解決方案 (AI solutions) 包含:
橫向解決方案 (horizontal solutions) 適用相同問題的解決方案,例如文件識別;
行業解決方案 (industry solutions) 適用特定行業相關的解決方案,例如零售業產品探索。
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