Künstliche Intelligenz revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und mit ihren Kunden interagieren. Die Vertex-KI von Google ist eine solche Technologie, die verspricht, die Arbeitsweise von Unternehmen zu verändern. Mit ihrer Fähigkeit, Prozesse zu automatisieren, personalisierte Empfehlungen zu geben und die Kundenerfahrung zu verbessern, hat Vertex AI das Potenzial, Unternehmen zu neuen Höhen zu führen.
Was ist Google Vertex AI
Google Vertex AI ist eine Cloud-basierte Plattform für maschinelles Lernen, die es Entwicklern und Datenwissenschaftlern ermöglicht, benutzerdefinierte maschinelle Lernmodelle in großem Umfang zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. Sie bietet eine Reihe von Tools und Diensten für den Aufbau und die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen, einschließlich AutoML-Funktionen zur Automatisierung des Modellaufbaus. Google Vertex AI lässt sich auch in andere Google Cloud-Dienste wie BigQuery und Cloud Storage integrieren, wodurch der Zugriff auf große Datensätze und deren Analyse erleichtert wird. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl beliebter Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn.
Einer der wichtigsten Vorteile von Google Vertex AI ist die nahtlose Integration mit anderen Google Cloud-Diensten wie BigQuery und Cloud Storage. Dies erleichtert den schnellen und effizienten Zugriff auf große Datensätze, was bei der Arbeit an komplexen Machine-Learning-Projekten unerlässlich ist.
Wie funktioniert Google Vertex AI?
Google Vertex AI, die jüngste Ergänzung der cloudbasierten Lösungen von Google, hat in der Geschäftswelt aufgrund ihres Potenzials, die Arbeitsweise von Unternehmen zu verändern, große Aufmerksamkeit erregt. In diesem Abschnitt gehen wir näher auf die Funktionsweise von Vertex AI und die zugrunde liegenden Mechanismen ein.
Vertex AI ist eine leistungsstarke Plattform für maschinelles Lernen, die es Unternehmen ermöglicht, ihre KI-Modelle relativ einfach zu erstellen, einzusetzen und zu verwalten. Sie rationalisiert den gesamten Prozess, von der Datenvorbereitung über das Modelltraining bis hin zur Bewertung und Bereitstellung. Durch die Nutzung der Spitzentechnologie und des Fachwissens von Google in diesem Bereich bietet Vertex AI Unternehmen hochentwickelte Tools und Lösungen zur Lösung komplexer Probleme.
Im Kern nutzt Google Vertex AI die enormen Rechenkapazitäten der Google Cloud-Plattform, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und erweiterte Analysen durchzuführen. Dadurch wird sichergestellt, dass Unternehmen ihre Daten effektiv nutzen können, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus bietet Vertex AI eine sichere und skalierbare Infrastruktur, die sich um Datenmanagement und Sicherheitsfragen kümmert, so dass sich die Unternehmen auf ihre Kernaufgaben konzentrieren können.
Mit Google Vertex AI können Unternehmen die Möglichkeiten des maschinellen Lernens nutzen, ohne dass sie dafür umfangreiche technische Kenntnisse benötigen. Dank der intuitiven Benutzeroberfläche und der benutzerfreundlichen Tools ist die Plattform für ein breiteres Spektrum von Nutzern zugänglich und kann sowohl von Datenwissenschaftlern als auch von technisch nicht versierten Fachleuten effektiv genutzt werden.
Auch wenn Google Vertex AI beeindruckende Möglichkeiten bietet, ist es wichtig, die potenziellen Risiken im Zusammenhang mit seiner Nutzung zu berücksichtigen. Wie bei jeder fortschrittlichen Technologie kann es bei der Implementierung und Integration von Vertex AI in bestehende Arbeitsabläufe zu Problemen kommen. Außerdem müssen Unternehmen Vorsicht walten lassen, um den Datenschutz zu gewährleisten und mögliche Verzerrungen in KI-Modellen zu vermeiden.
Google Vertex AI - Funktionen
Moving on to the features of Vertex AI, Google hat diese Plattform tatsächlich mit einer beeindruckenden Auswahl an Tools und Lösungen ausgestattet. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Vertex AI:
- AutoML: Vertex AI bietet eine Suite von automatisierten Machine-Learning-Tools, die Unternehmen dabei helfen können, benutzerdefinierte ML-Modelle zu erstellen und bereitzustellen, ohne umfangreiche Kenntnisse in Datenwissenschaft oder Programmierung zu benötigen.
- Vorgefertigte Modelle: Google hat bereits mehrere ML-Modelle für gängige Anwendungsfälle wie Bildklassifizierung, natürliche Sprachverarbeitung und Empfehlungssysteme vortrainiert. Diese Modelle können mit nur wenigen Zeilen Code einfach in Ihre Anwendungen integriert werden.
- Individuelles Training: Für komplexere Anwendungsfälle ermöglicht es Ihnen Vertex AI, benutzerdefinierte ML-Modelle mit Ihren eigenen Daten und Algorithmen zu trainieren. Die Plattform unterstützt sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen und bietet Tools für die Datenverarbeitung, Modellanpassung und Evaluation.
- Modellbereitstellung: Sobald Sie Ihr ML-Modell trainiert haben, vereinfacht es Vertex AI, es in Produktionsumgebungen mithilfe von Containerisierungstechnologie bereitzustellen. Sie können Ihre Modelle auch mit anderen Google Cloud-Diensten wie BigQuery, Cloud Storage und Kubernetes integrieren.
- Überwachung und Management: Um sicherzustellen, dass Ihre ML-Modelle im Laufe der Zeit optimal funktionieren, bietet Vertex AI Tools zur Überwachung von Metriken wie Genauigkeit, Latenz und Ressourcennutzung. Sie können auch Warnmeldungen einrichten und Workflows automatisieren, die auf diesen Metriken basieren.
- Zusammenarbeit: Schließlich ermöglicht es Vertex AI Teams, bei ML-Projekten zusammenzuarbeiten, indem es rollenbasierte Zugriffssteuerung, Versionsunterstützung und Integration mit beliebten Entwicklungstools wie Jupyter-Notebooks und Git bereitstellt.
Google Vertex AI - Vorteile
- API: Zugang zu einer umfangreichen Palette von APIs und Open-Source-Modellen bieten. Allerdings bedeutet dies nicht zwangsläufig Erfolg, da es lediglich die Grundlage für verschiedene Workflows wie die direkte Verwendung oder das Tuning von Modellen im Generative AI Studio bietet. Darüber hinaus ist es auch möglich, diese Modelle in Data Science Notebooks zu implementieren, aber ob sie erfolgreiche Ergebnisse liefern, bleibt ungewiss.
- End-to-End MLOps: Vertex AI bietet maßgeschneiderte Ressourcen für Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure, um ML-Projekte von Anfang bis Ende effektiv zu automatisieren, zu regulieren und zu überwachen. Mit Unterstützung von Vertex AI können Sie mühelos Modelle im großen Maßstab trainieren und deren Genauigkeit durch Tests und Überwachung vor der Bereitstellung sicherstellen. Diese Plattform erleichtert auch das Management der Modellleistung in der Produktion, sodass Experten sich auf die Entwicklung innovativer Codes konzentrieren können, anstatt sich um die Wartung bestehender Codes kümmern zu müssen.
- Integration von Daten und KI: Vertex AI bietet eine nahtlose Integration mit BigQuery, Dataproc und Spark über das Vertex AI Workbench. Mit dieser Funktion können Benutzer vorhandene Business Intelligence Tools und Tabellenkalkulationen nutzen, um maschinelle Lernmodelle mithilfe von Standard-SQL-Abfragen durch BigQuery ML zu erstellen oder Datensets direkt aus BigQuery in das Vertex AI Workbench für die Ausführung von Modellen zu exportieren.
- Low-Code- und No-Code-Tools: Vertex AI bietet Low-Code-Tools und Up-Training-Fähigkeiten, damit Praktiker mit unterschiedlichen Fachkenntnissen maschinelle Lernworkloads nutzen können. Mit Generative AI Studio können Entwickler über eine einfache Benutzeroberfläche Grundmodelle für ihre Anwendungsfälle abstimmen und bereitstellen. Und mit unseren vorgefertigten APIs können Entwickler problemlos auf vortrainierte Modelle zurückgreifen, um schnell reale Probleme zu lösen.
So kannst du Google Vertex AI in deinem Unternehmen einsetzen
Die Plattform bietet eine Vielzahl von Werkzeugen für die Datenverarbeitung, das Training von Modellen und das Erstellen von Vorhersagen im Batch- oder Online-Modus. Darüber hinaus erleichtert Google Vertex AI Abstimmungs- und Skalierungsvorgänge und behält dabei den Überblick über durchgeführte Experimente. Es bleibt jedoch unklar, ob diese Funktionen wirklich effektiv sind oder einfach nur Tricks sind, um Kunden dazu zu bringen, ihre Dienste zu nutzen, ohne zufriedenstellende Ergebnisse zu liefern.
Weitere Anwendungsfälle von Vertex AI:
1. Anwendungsfall: Aufbau von ML-Modellen ohne Code
- Der Nutzer möchte ein hochmodernes ML-Modell für eine Bild-, Tabellen-, Text- oder Video-Vorhersageaufgabe erstellen, ohne dabei Code schreiben zu müssen.
- Der Nutzer nutzt AutoML, um die optimale Modellarchitektur für seine Aufgabe zu bestimmen.
2. Anwendungsfall: Individueller ML-Modellbau
- Der Nutzer möchte ein individuelles ML-Modell mithilfe von Notebooks erstellen.
- Der Nutzer verwendet Vertex AI Training, das vollständig verwaltete Trainingsservices bietet, und Vertex AI Vizier, um die Hyperparameter für eine maximale Vorhersagegenauigkeit zu optimieren.
3. Anwendungsfall: Feature-Engineering
- Der Nutzer möchte ML-Features bereitstellen, teilen und wiederverwenden.
- Der Nutzer nutzt Vertex AI Feature Store, ein vollständig verwaltetes Repository für reichhaltige Features.
4. Anwendungsfall: Modellbereitstellung
- Der Nutzer möchte Modelle in der Produktion für die Online-Bereitstellung über HTTP oder für die Stapelvorhersage für die Massenbewertung bereitstellen.
- Der Nutzer bereitstellt individuelle Modelle, die auf jedem Framework aufbauen (einschließlich TensorFlow, PyTorch, scikit oder XGB) zu Vertex AI Prediction mit integrierten Tools, um die Leistung ihrer Modelle zu verfolgen.
5. Anwendungsfall: Modellabstimmung und -verständnis
- Der Nutzer möchte detaillierte Bewertungsmetriken für das Modell und Merkmalsattribuierung erhalten.
- Der Nutzer nutzt Vertex Explainable AI, um zu verstehen, wie wichtig jede Eingabefunktion für seine Vorhersage ist.
6. Anwendungsfall: Modellüberwachung
- Der Nutzer möchte die Leistung des Modells im Laufe der Zeit einfach und proaktiv überwachen.
- Der Nutzer möchte die Leistung des in der Produktion bereitgestellten Modells kontinuierlich überwachen und Benachrichtigungen erhalten, wenn die Leistung abweicht.
7. Anwendungsfall: Modellmanagement
- Der Nutzer möchte eine einfachere Überprüfbarkeit und Governance ermöglichen, indem er automatisch Eingaben und Ausgaben zu allen Komponenten in Vertex Pipelines für Artefakte, Nachverfolgung von Verbindungen und Ausführungserfassung in ihrem ML-Workflow verfolgt.
- Der Nutzer verfolgt benutzerdefinierte Metadaten direkt aus seinem Code und ruft Metadaten mit einem Python SDK ab.
Unterschiede zwischen AutoML und Vertex AI
- Umfang: AutoML ist ein Teil von Vertex AI und konzentriert sich speziell auf automatisiertes maschinelles Lernen. Es bietet eine Suite von Tools und Services zum Erstellen und Bereitstellen von benutzerdefinierten ML-Modellen, ohne umfangreiche Expertise in den Bereichen Data Science oder Codierung zu benötigen. Vertex AI ist hingegen eine umfassendere Plattform, die eine komplette Palette von Tools und Lösungen für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens bietet, einschließlich Datenverarbeitung, Modelltraining, Bereitstellung, Überwachung und Management.
- Anpassungsfähigkeit: AutoML konzentriert sich darauf, vorgefertigte Modelle und automatisierte ML-Tools für gängige Anwendungsfälle bereitzustellen. Es vereinfacht den ML-Workflow, indem es Aufgaben wie Feature Engineering, Hyperparameter-Abstimmung und Modellauswahl automatisiert. Vertex AI bietet hingegen mehr Anpassungsmöglichkeiten und Flexibilität. Es unterstützt sowohl vorgefertigte Modelle als auch die Möglichkeit, benutzerdefinierte ML-Modelle mit benutzerdefinierten Daten und Algorithmen zu trainieren.
- Integration: AutoML ist in Vertex AI integriert und nutzt dessen Infrastruktur und Services. Es nutzt die zugrunde liegende Technologie von Vertex AI, um automatisierte ML-Fähigkeiten anzubieten. Vertex AI bietet hingegen eine breitere Palette von Integrationsmöglichkeiten mit anderen Google Cloud-Services wie BigQuery, Cloud Storage und Kubernetes. Es bietet eine nahtlose Integration mit verschiedenen Tools und Services für die Datenverarbeitung, Modellbereitstellung und -verwaltung.
- Skalierbarkeit: Vertex AI wurde entwickelt, um große ML-Workloads zu bewältigen, und bietet eine skalierbare Infrastruktur zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen im großen Maßstab. Es stellt Ressourcen und Services zur Verfügung, um ML-Projekte von Anfang bis Ende zu verwalten und dabei Skalierbarkeit und Leistung sicherzustellen. AutoML profitiert zwar von der Skalierbarkeit von Vertex AI, konzentriert sich jedoch stärker darauf, automatisierte ML-Fähigkeiten für spezifische Anwendungsfälle bereitzustellen und kann in Bezug auf Skalierbarkeit und Ressourcenverfügbarkeit möglicherweise Einschränkungen aufweisen.
Zusammenfassend bietet AutoML automatisierte ML-Fähigkeiten für spezifische Anwendungsfälle innerhalb der umfassenderen Vertex AI-Plattform. Vertex AI hingegen bietet eine umfassende Palette von Tools und Services für den gesamten ML-Lebenszyklus mit größerer Anpassungsfähigkeit, Flexibilität, Integrationsmöglichkeiten und Skalierbarkeit.
Gibt es Risiken bei der Nutzung von Google Vertex AI?
Durch die Nutzung von Vertex AI verlassen Sie sich im Wesentlichen auf die Plattform und Tools von Google, um Ihre Machine-Learning-Modelle zu erstellen und einzusetzen. Diese Abhängigkeit bedeutet, dass Ihr Unternehmen den Google-Updates, der Wartung und der allgemeinen Stabilität der Plattform ausgeliefert ist. Was also, wenn eine entscheidende Funktion oder ein wichtiges Tool, auf die/das Sie stark angewiesen sind, plötzlich eingestellt wird? Dies ist ein Risiko, das mit der Übertragung der Kontrolle an eine externe Entität einhergeht.
Darüber hinaus gibt es weiterhin Bedenken hinsichtlich voreingenommener Modelle. Machine-Learning-Algorithmen werden anhand bestehender Daten trainiert, und wenn die Trainingsdaten von Natur aus voreingenommen sind, können sie diese Voreingenommenheit verstärken und zu verzerrten Ergebnissen führen. Obwohl Google behauptet, Fairness und ethischen Einsatz von KI priorisieren, liegt die letztendliche Verantwortung bei den Nutzern, sicherzustellen, dass ihre Daten und Modelle nicht voreingenommen sind.
Schließlich darf der Aspekt der Preisgestaltung nicht vergessen werden. Die Nutzung von Vertex AI kann zu erheblichen Kosten führen, insbesondere wenn Sie es mit großen Datenmengen und komplexen Modellen zu tun haben. Das Pay-per-Use-Modell kann schnell hohe Summen erreichen und Ihr Budget belasten, was sich auf die Gesamtrendite Ihrer Unternehmensumgestaltung auswirken kann.
Fazit
Zusammenfassend präsentiert sich Google’s Vertex AI als vielversprechendes Werkzeug für Unternehmen, die ihre Abläufe revolutionieren möchten. Mit seiner umfassenden Analytik, seinen robusten Möglichkeiten im Bereich des maschinellen Lernens und seiner sicheren Cloud-Plattform hat Vertex AI das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen Modelle erstellen und einsetzen. Obwohl es eine Vielzahl von Funktionen und Vorteilen bietet, ist es wichtig, die mit der Nutzung solch fortschrittlicher Technologien verbundenen Risiken zu berücksichtigen.
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