利用 Google 的可扩展 AI 平台释放机器学习的力量。
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塔拉·萨马尔
活动和内容营销实习生
人工智能
数字世界正在迅速发展，人工智能模型和技术进步改变了组织和企业的运作方式。因此，可供选择的人工智能工具和解决方案太多了，这可能会使企业难以有效地开展工作——而 Vertex AI 可以拯救这一切！
Vertex AI 是一个强大而多功能的平台，可让您训 白俄罗斯电报号码数据 练和部署机器学习模型和 AI 应用程序，结合数据工程、数据科学和机器学习工程工作流程以促进协作。
Vertex AI 是 Google Cloud 专门设计的，它汇集了一系列工具和服务，可以将 AI 模型部署到现实世界中，而无需使用不同的工具进行多任务处理。这简化了 AI 开发的整个过程，通过与其他 Google Cloud服务的集成，可以更轻松地构建、测试、部署和管理 AI 模型。
然而，Vertex AI 到底是什么？它如何发挥作用？为什么它对我们这个科技导向的世界有益？让我们深入了解 Vertex AI 到底是什么！
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Vertex AI 功能
Vertex AI 包含协助机器学习工作流程的功能和工具，包括数据准备、模型训练、模型评估、模型部署、模型监控和模型可解释性。
模型监控与性能分析
模型监控通过例行检查来监控和跟踪各种性能指标，确保机器学习模型按预期运行。这有助于识别和解决潜在问题，确保模型保持高质量和可靠性。
该模型的性能分析工具可以测量准确度、精确度等基本指标，并评估模型的有效性。
TensorBoard
Tensorboard 是机器学习模型使用的可视化工具，以图形方式展示模型的性能和实时监控功能。这样做的好处是，它可以帮助用户直观地了解模型的行为，从而简化问题的识别，并了解变化如何影响性能。总的来说，这提高了模型的能力，提高了其效率。
自动机器学习
AutoML 是一项功能，可自动针对各种数据类型和任务对模型进行训练和微调。这简化了模型开发，因为它减少了对深厚技术专业知识的依赖。此功能可帮助那些经验很少或没有经验但渴望构建自己的定制机器学习模型的人。
生成式人工智能
生成式人工智能利用 Google 开发的高级模型，部署各种类型的内容，包括文本、图像、代码和语音。这在个性化方面尤其重要，因为使用此功能的模型可以满足并符合您的需求、愿景和目标，并可以集成到您的应用程序中。这使人工智能解决方案变得更加动态，并为用户带来更多益处。
Vertex AI 的架构
这样一个多面平台的重要性在于它的设计和构建方式，它由许多可增强其功能和效率的特性组成。
模范花园
工具包提供预先训练的模型，具有不同的功能，包括表格数据分析、计算机视觉和自然语言处理。作为工具和现成的机器学习模型的集合，它涵盖了一系列任务，例如识别图像、理解文本和分析数据。
模型园中有三类模型类型：
第一方模型
开源模型
第三方模型
使用模型园中的模型的主要好处是可以节省大量成本，因为可以避免从头开始训练基础模型的成本。此外，它还允许用户在基于生产的环境中快速部署机器学习模型——这是通过集成其他 Google 云平台服务来实现的。