AutoML과 Vertex AI는 머신러닝 모델 구축 및 배포 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하는 Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 두 가지 머신러닝 서비스입니다. 두 서비스 모두 사용자가 광범위한 전문 지식 없이도 머신러닝 기능을 활용할 수 있도록 한다는 목표를 공유하지만 AutoML과 Vertex AI 간에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.
AutoML은 사용자가 기계 학습 개념에 대한 제한된 지식으로 맞춤형 기계 학습 모델을 구축할 수 있게 해주는 기계 학습 제품 모음입니다. 사용자가 자신의 데이터를 업로드하고 이미지 분류, 자연어 처리, 표 형식 데이터 분석 등 다양한 작업을 위해 모델을 훈련할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. AutoML은 자동화된 기술을 사용하여 기능 엔지니어링, 초매개변수 조정, 모델 선택 등 기계 학습 모델 구축과 관련된 여러 복잡한 작업을 처리합니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 기계 학습 알고리즘보다는 특정 문제 영역에 집중할 수 있습니다.
반면 Vertex AI는 추가 기능과 함께 AutoML 기능을 포함하는 더욱 발전되고 포괄적인 머신러닝 플랫폼입니다. 데이터 준비부터 모델 배포 및 모니터링까지 전체 기계 학습 워크플로를 위한 통합되고 완전 관리형 환경을 제공합니다. Vertex AI는 AutoML과 커스텀 모델 개발을 모두 지원하므로 사용자는 자신의 필요에 가장 적합한 추상화 수준을 선택할 수 있습니다. 사전 구축된 다양한 기계 학습 구성 요소와 파이프라인은 물론 사용자 고유의 코드와 프레임워크를 가져오는 기능도 제공합니다. 또한 Vertex AI는 분산 학습, 모델 버전 관리, 자동 확장과 같은 고급 기능을 제공하여 대규모 머신러닝 워크로드를 처리합니다.
AutoML과 Vertex AI의 주요 차이점 중 하나는 제공되는 제어 및 맞춤설정 수준입니다. AutoML은 보다 자동화된 접근 방식을 선호하고 사용 편의성을 위해 일부 제어권을 기꺼이 교환하려는 사용자를 위해 설계되었습니다. 사전 구축된 모델과 자동 기능 엔지니어링을 제공하므로 사용자가 사용할 수 있는 유연성과 미세 조정 옵션이 제한될 수 있습니다. 반면 Vertex AI는 더 많은 유연성과 제어 기능을 제공하므로 사용자가 자신의 모델을 정의하고, 다양한 알고리즘과 하이퍼매개변수를 실험하고, 기존 코드 및 프레임워크와 통합할 수 있습니다.
또 다른 차이점은 두 서비스의 확장성과 성능에 있습니다. AutoML은 소규모 머신러닝 작업에 적합하지만 Vertex AI는 대규모 및 엔터프라이즈 수준 워크로드를 처리하도록 설계되었습니다. Vertex AI는 Google의 인프라와 분산 컴퓨팅 기능을 활용하여 대규모로 고성능 학습 및 추론을 제공합니다. 또한 효율적인 리소스 활용과 짧은 대기 시간을 보장하기 위해 자동 확장 및 온라인 예측과 같은 고급 기능을 제공합니다.
AutoML과 Vertex AI는 머신러닝 모델 구축 및 배포 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 Google Cloud Platform에서 제공하는 두 가지 머신러닝 서비스입니다. AutoML은 커스텀 모델 구축을 위한 사용자 친화적인 인터페이스와 자동화된 기술을 제공하는 반면, Vertex AI는 추가 기능과 유연성을 갖춘 더욱 발전되고 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. AutoML과 Vertex AI 사이의 선택은 사용자의 전문 지식 수준, 문제의 복잡성, 원하는 제어 및 맞춤설정 수준에 따라 달라집니다.
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