Vertex AI : AutoML vs Entraînement de modèles personnalisés

Vertex AI propose deux méthodes principales pour entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique : AutoML et l'entraînement personnalisé. Ce guide offre un aperçu des deux approches, en soulignant leurs forces et leurs cas d'utilisation. Que vous soyez débutant ou data scientist expérimenté, Vertex AI propose des outils pour rationaliser votre flux de travail ML.

AutoML, ou Automated Machine Learning, simplifie le processus de création et d'entraînement de modèles ML. Il nécessite une expertise technique et un effort minimes, permettant aux utilisateurs de créer des modèles sans écrire de code. AutoML utilise vos données d'entraînement pour apprendre à faire des prédictions sur des données nouvelles et inconnues. C'est une solution idéale pour ceux qui souhaitent déployer rapidement des modèles sans connaissances techniques approfondies.

AutoML peut être utilisé pour analyser des données d'images pour diverses tâches, y compris la classification d'images et la détection d'objets. Les modèles de classification d'images catégorisent les images, tandis que les modèles de détection d'objets identifient et localisent les objets dans les images. Vertex AI prend en charge les prédictions en ligne et par lots pour les modèles basés sur des images, répondant ainsi à différents besoins applicatifs. La prédiction en ligne convient aux applications en temps réel, tandis que la prédiction par lots est efficace pour le traitement de grands ensembles de données.

Vertex AI vous permet d'effectuer de l'apprentissage automatique avec des données tabulaires grâce à un processus simplifié. Vous pouvez créer des modèles de classification binaire (prédire l'un des deux résultats), des modèles de classification multiclasse (prédire une catégorie parmi plusieurs options), des modèles de régression (prédire des valeurs continues) et des modèles de prévision (prédire une série de valeurs). Ces modèles sont utiles pour diverses applications, telles que la prédiction du comportement des clients ou la prévision de la demande de produits.

Veuillez noter qu'à compter du 15 septembre 2024, la personnalisation pour la classification de texte, l'extraction d'entités et l'analyse de sentiments à l'aide des modèles Vertex AI AutoML est dépréciée au profit de Vertex AI Gemini. Bien que les modèles AutoML Text existants continueront de fonctionner jusqu'au 15 juin 2025, aucun nouvel entraînement ou mise à jour ne sera pris en charge. AutoML pour les données textuelles permet des tâches telles que la classification de texte, l'extraction d'entités et l'analyse de sentiments. Envisagez de migrer vers Vertex AI Gemini pour des capacités améliorées.

AutoML peut analyser des données vidéo pour la reconnaissance d'actions, la classification vidéo et le suivi d'objets. Les modèles de reconnaissance d'actions identifient les actions dans les vidéos, tandis que les modèles de classification catégorisent le contenu vidéo. Les modèles de suivi d'objets détectent et suivent les objets tout au long de la vidéo. Ces capacités sont précieuses pour des applications telles que l'analyse sportive et la vidéosurveillance.

Si AutoML ne répond pas à vos besoins spécifiques, Vertex AI vous permet de créer des applications d'entraînement personnalisées. Cette approche offre une plus grande flexibilité, vous permettant d'utiliser n'importe quel framework d'apprentissage automatique et de configurer les ressources de calcul, y compris les types de machines virtuelles, les GPU et les TPU. L'entraînement personnalisé est idéal pour les modèles complexes et les exigences spécialisées.

Le choix entre AutoML et l'entraînement personnalisé dépend des exigences de votre projet et de votre niveau d'expertise technique. AutoML convient aux déploiements rapides et aux utilisateurs ayant une expérience limitée en codage. L'entraînement personnalisé offre plus de contrôle et de flexibilité pour les projets complexes et les data scientists expérimentés. Tenez compte de la complexité de votre modèle, du besoin de personnalisation et de vos ressources disponibles lorsque vous prenez votre décision. Vertex AI fournit une documentation complète et des tutoriels pour vous guider dans les deux approches.