AutoML اور Vertex AI دو مشین لرننگ سروسز ہیں جو Google Cloud Platform (GCP) کی طرف سے پیش کی جاتی ہیں جن کا مقصد مشین لرننگ ماڈلز بنانے اور ان کی تعیناتی کے عمل کو آسان بنانا ہے۔ اگرچہ دونوں خدمات صارفین کو وسیع مہارت کے بغیر مشین لرننگ کی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھانے کے قابل بنانے کے مقصد کا اشتراک کرتی ہیں، آٹو ایم ایل اور ورٹیکس اے آئی کے درمیان کئی اہم فرق ہیں۔
آٹو ایم ایل مشین لرننگ پروڈکٹس کا ایک مجموعہ ہے جو صارفین کو مشین لرننگ کے تصورات کی محدود معلومات کے ساتھ حسب ضرورت مشین لرننگ ماڈل بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ایک صارف دوست انٹرفیس فراہم کرتا ہے جو صارفین کو اپنا ڈیٹا اپ لوڈ کرنے کے قابل بناتا ہے اور مختلف کاموں جیسے کہ تصویر کی درجہ بندی، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور ٹیبلولر ڈیٹا تجزیہ کے لیے ماڈلز کو تربیت دیتا ہے۔ آٹو ایم ایل مشین لرننگ ماڈل کی تعمیر میں شامل بہت سے پیچیدہ کاموں کو سنبھالنے کے لیے خودکار تکنیک استعمال کرتا ہے، بشمول فیچر انجینئرنگ، ہائپر پیرامیٹر ٹیوننگ، اور ماڈل کا انتخاب۔ یہ صارفین کو مشین لرننگ الگورتھم کی پیچیدگیوں کے بجائے اپنے مخصوص مسئلے کے ڈومین پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
دوسری طرف، Vertex AI ایک زیادہ جدید اور جامع مشین لرننگ پلیٹ فارم ہے جو اضافی خصوصیات کے ساتھ آٹو ایم ایل کی صلاحیتوں کا احاطہ کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا کی تیاری سے لے کر ماڈل کی تعیناتی اور نگرانی تک پورے مشین لرننگ ورک فلو کے لیے ایک متحد اور مکمل طور پر منظم ماحول فراہم کرتا ہے۔ Vertex AI آٹو ایم ایل اور کسٹم ماڈل دونوں کی ترقی کی حمایت کرتا ہے، جس سے صارفین کو تجرید کی سطح کا انتخاب کرنے کی اجازت ملتی ہے جو ان کی ضروریات کے مطابق ہو۔ یہ پہلے سے تعمیر شدہ مشین لرننگ اجزاء اور پائپ لائنوں کی ایک وسیع رینج پیش کرتا ہے، نیز آپ کے اپنے کوڈ اور فریم ورک کو لانے کی صلاحیت بھی۔ Vertex AI اعلی درجے کی خصوصیات بھی فراہم کرتا ہے جیسے کہ تقسیم شدہ تربیت، ماڈل ورژننگ، اور بڑے پیمانے پر مشین لرننگ کے کام کے بوجھ کو سنبھالنے کے لیے خودکار اسکیلنگ۔
AutoML اور Vertex AI کے درمیان ایک اہم فرق کنٹرول اور حسب ضرورت کی سطح ہے جو وہ پیش کرتے ہیں۔ آٹو ایم ایل ان صارفین کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جو زیادہ خود کار طریقے کو ترجیح دیتے ہیں اور استعمال میں آسانی کے لیے کچھ کنٹرول تجارت کرنے کے لیے تیار ہیں۔ یہ پہلے سے تعمیر شدہ ماڈلز اور خودکار فیچر انجینئرنگ فراہم کرتا ہے، جو صارفین کے لیے دستیاب لچک اور فائن ٹیوننگ کے اختیارات کو محدود کر سکتا ہے۔ دوسری طرف، Vertex AI زیادہ لچک اور کنٹرول پیش کرتا ہے، جس سے صارفین اپنے ماڈلز کی وضاحت کر سکتے ہیں، مختلف الگورتھم اور ہائپر پیرامیٹر کے ساتھ تجربہ کر سکتے ہیں، اور موجودہ کوڈ اور فریم ورک کے ساتھ مربوط ہو سکتے ہیں۔
ایک اور فرق دونوں خدمات کی توسیع پذیری اور کارکردگی کی صلاحیتوں میں ہے۔ جبکہ AutoML چھوٹے پیمانے پر مشین لرننگ کے کاموں کے لیے موزوں ہے، Vertex AI کو بڑے پیمانے پر اور انٹرپرائز سطح کے کام کے بوجھ کو سنبھالنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ Vertex AI Google کے بنیادی ڈھانچے کا فائدہ اٹھاتا ہے اور اعلیٰ کارکردگی کی تربیت فراہم کرنے کے لیے کمپیوٹنگ کی صلاحیتوں کو تقسیم کرتا ہے۔ یہ وسائل کے موثر استعمال اور کم تاخیر کو یقینی بنانے کے لیے خودکار اسکیلنگ اور آن لائن پیشین گوئی جیسی جدید خصوصیات بھی پیش کرتا ہے۔
AutoML اور Vertex AI دو مشین لرننگ سروسز ہیں جو گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم کی طرف سے پیش کی جاتی ہیں جن کا مقصد مشین لرننگ ماڈلز بنانے اور ان کی تعیناتی کے عمل کو آسان بنانا ہے۔ AutoML ایک صارف دوست انٹرفیس اور اپنی مرضی کے مطابق ماڈل بنانے کے لیے خودکار تکنیک فراہم کرتا ہے، جبکہ Vertex AI اضافی خصوصیات اور لچک کے ساتھ ایک زیادہ جدید اور جامع پلیٹ فارم پیش کرتا ہے۔ AutoML اور Vertex AI کے درمیان انتخاب کا انحصار صارف کی مہارت کی سطح، مسئلے کی پیچیدگی، اور کنٹرول اور حسب ضرورت کی مطلوبہ سطح پر ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/CL/GCP گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم:
- کیا کوئی ایسی اینڈرائیڈ موبائل ایپلی کیشن ہے جسے گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم کے انتظام کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم کو منظم کرنے کے طریقے کیا ہیں؟
- کلاؤڈ کمپیوٹنگ کیا ہے؟
- Bigquery اور Cloud SQL میں کیا فرق ہے؟
- کلاؤڈ ایس کیو ایل اور کلاؤڈ اسپینر میں کیا فرق ہے؟
- GCP ایپ انجن کیا ہے؟
- کلاؤڈ رن اور جی کے ای میں کیا فرق ہے؟
- کنٹینرائزڈ ایپلی کیشن کیا ہے؟
- Dataflow اور BigQuery میں کیا فرق ہے؟
- کلاؤڈ شیل کو کیسے ترتیب دیا جائے؟
مزید سوالات اور جوابات EITC/CL/GCP گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم میں دیکھیں