Perché le tabelle AutoML sono state interrotte e cosa le ha sostituite?
AutoML Tables di Google Cloud era un servizio progettato per consentire agli utenti di creare e distribuire automaticamente modelli di apprendimento automatico su dati strutturati.
Le tabelle AutoML non sono state abbandonate in senso tradizionale: le loro funzionalità sono state completamente integrate in Vertex AI.
Questo servizio faceva parte della più ampia suite AutoML di Google, il cui obiettivo era democratizzare l'accesso all'apprendimento automatico semplificando il processo di creazione di modelli, in particolare per gli utenti che potrebbero non avere una vasta esperienza in scienza dei dati o apprendimento automatico.
Di recente Google ha trasferito le sue capacità di AutoML Tables a Vertex AI, una piattaforma più completa e integrata per l'apprendimento automatico su Google Cloud. Questa transizione riflette una tendenza più ampia nel settore verso piattaforme più unificate che offrono un'esperienza fluida per lo sviluppo, l'implementazione e la gestione di modelli di apprendimento automatico.
Vertex AI fornisce una piattaforma end-to-end che include strumenti per la preparazione dei dati, l'addestramento del modello, la valutazione, l'implementazione e il monitoraggio. Integra le funzionalità precedentemente disponibili in AutoML Tables, insieme a funzionalità aggiuntive che migliorano la flessibilità e la scalabilità dei flussi di lavoro di apprendimento automatico. Ciò include la possibilità di utilizzare modelli personalizzati, integrarsi con altri servizi Google Cloud e sfruttare funzionalità avanzate come l'ottimizzazione degli iperparametri e l'ingegneria delle funzionalità.
La transizione di AutoML Tables a Vertex AI riflette la necessità di un approccio più integrato che possa soddisfare una gamma più ampia di casi d'uso e adattarsi alla crescente complessità dei progetti di apprendimento automatico. Integrando le funzionalità di AutoML in Vertex AI, Google mira a fornire un'esperienza più coesa che possa supportare meglio le esigenze delle aziende e degli sviluppatori che lavorano con l'apprendimento automatico.
Per gli utenti che in precedenza utilizzavano AutoML Tables, questa transizione significa che avranno accesso a un set più potente di strumenti e funzionalità all'interno della piattaforma Vertex AI. Ciò include la possibilità di lavorare con una più ampia varietà di tipi di dati, creare modelli più complessi e distribuire tali modelli su larga scala. Inoltre, Vertex AI offre un'integrazione migliorata con altri servizi Google Cloud, che può migliorare l'efficienza e l'efficacia complessive dei flussi di lavoro di apprendimento automatico.
Un esempio di come Vertex AI migliori le capacità precedentemente offerte da AutoML Tables è il suo supporto per la formazione personalizzata. Mentre AutoML Tables era principalmente focalizzato sull'automazione del processo di creazione di modelli da dati strutturati, Vertex AI consente agli utenti di portare i propri modelli e script di formazione. Ciò fornisce una maggiore flessibilità per data scientist e ingegneri che desiderano incorporare algoritmi o tecniche specifici che non sono coperti dai processi automatizzati.
Inoltre, Vertex AI include strumenti per la gestione dell'intero ciclo di vita del machine learning, dalla preparazione dei dati al monitoraggio del modello. Ciò include funzionalità come Vertex AI Pipelines, che consentono agli utenti di creare flussi di lavoro di machine learning riproducibili e scalabili. Queste pipeline possono automatizzare molte delle attività coinvolte nella creazione e distribuzione di modelli, come la pre-elaborazione dei dati, l'addestramento del modello e la valutazione, il che può ridurre significativamente il tempo e lo sforzo necessari per portare le soluzioni di machine learning in produzione.
Un'altra caratteristica fondamentale di Vertex AI è il suo supporto per MLOps, ovvero la pratica di applicazione dei principi DevOps all'apprendimento automatico. Ciò include capacità per il versioning di set di dati e modelli, il tracciamento degli esperimenti e il monitoraggio delle prestazioni del modello in produzione. Queste caratteristiche sono essenziali per le organizzazioni che distribuiscono modelli di apprendimento automatico su larga scala, poiché aiutano a garantire che i modelli siano affidabili, riproducibili e manutenibili nel tempo.
La transizione a Vertex AI riflette anche una tendenza più ampia nel settore verso piattaforme di apprendimento automatico più integrate e complete. Poiché l'apprendimento automatico sta diventando sempre più importante per un'ampia gamma di applicazioni, c'è una crescente necessità di piattaforme in grado di supportare l'intero ciclo di vita dei progetti di apprendimento automatico, dalla preparazione dei dati alla distribuzione e al monitoraggio. Fornendo una piattaforma unificata che integra queste capacità, Vertex AI mira a soddisfare le esigenze delle aziende e degli sviluppatori moderni.
In termini di implicazioni pratiche, gli utenti che in precedenza utilizzavano AutoML Tables dovranno trasferire i propri flussi di lavoro a Vertex AI. Ciò potrebbe comportare la migrazione di modelli e dati esistenti alla nuova piattaforma, nonché la familiarizzazione con i nuovi strumenti e funzionalità disponibili in Vertex AI. Google fornisce documentazione e supporto per assistere gli utenti in questa transizione, tra cui guide su come migrare modelli e dati, nonché tutorial su come utilizzare le nuove funzionalità in Vertex AI.
Sebbene AutoML Tables come servizio autonomo sia stato interrotto, le sue capacità sono state completamente integrate nella piattaforma Vertex AI più ampia. Questa transizione riflette uno spostamento verso piattaforme di apprendimento automatico più integrate e complete, in grado di supportare meglio le esigenze delle aziende e degli sviluppatori moderni. Fornendo una piattaforma unificata che include strumenti per la preparazione dei dati, l'addestramento dei modelli, l'implementazione e il monitoraggio, Vertex AI mira a fornire un'esperienza più coesa e potente per gli utenti che lavorano con l'apprendimento automatico su Google Cloud.
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