Narzędzia AI w lean manufacturing

 

Google AutoML i Vertex AI – Szczegóły

1. Google AutoML

Google AutoML to zestaw narzędzi dostępnych dla użytkowników – nawet bez dostępnej wiedzy – tworzenie wysokiej jakości modeli nauczania maszynowego. Jest to platforma rozszerzona Google Cloud AI i główna do firm oraz programistów, którzy szybko uzyskują wyniki przy zastosowaniu systemu operacyjnego.

Funkcje Google AutoML :

1. Przyjazny interfejs użytkownika:

   • Intuicyjny interfejs użytkownika, który pozwala na tworzenie modeli bez pisania kodu.
   • narzędzie użytkownika przez cały proces, od śledzenia danych po uruchomieniu modelu.

2. Obsługa różnych urządzeń danych:

   • AutoML Vision : Klasyfikacja obrazów i detekcja obiektów.
   • AutoML Natural Language : Analiza tekstu, klasyfikacja dokumentów, ekstrakcja danych.
   • Tabele AutoML : Tworzenie modeli na danych tabelarycznych (np. dane z baz danych czy arkuszy kalkulacyjnych).
   • AutoML Video Intelligence : Analiza i klasyfikacja treści wideo.

3. Automatyzacja hiperparametrów:
   AutoML automatycznie optymalizuje hiperparametrię, pozwala na uzyskanie dostępu bez konieczności ręcznej konfiguracji.

4. Integracja z Google Cloud:
   Modele prawne w AutoML można łatwo wdrożyć na platformach Google Cloud, co pozwala na ich skalowanie oraz dostarczanie.

Zastosowania AutoML :

• Tworzenie systemów rekomendacyjnych (np. w e-commerce).
• Klasyfikacja i analiza obrazów w ocenie medycznej (np. diagnozowanie badań diagnostycznych).
• Automatyczna analiza tekstu w celu zastosowania nastrojów lub analiza opinii użytkowników.

---

2. Sztuczna inteligencja wierzchołków

Vertex AI to bardziej zaawansowana i kompleksowa platforma Google Cloud, która integruje AutoML z narzędziami dla zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i inżynierów AI. Platforma pozwala na całe cyklem życia modele AI: od zbierania danych i modułu po uruchomieniu i mechanicznego.

Kluczowe funkcje Vertex AI :

1. Kompleksowa platforma AI:

   • Obsługuje wszystkie etapy pracy z AI, od przygotowania danych po zastosowaniu modeli produkcyjnych.
   • Łączy korzystanie z AutoML z pisania własnego kodu (np. w TensorFlow, PyTorch, XGBoost).

2. Sztuczna inteligencja w rurociągu:

   • Możliwość automatyzacji systemu (CI/CD) związana z trenowaniem, testowaniem i wdrażaniem modeli AI.
   • Wbudowane narzędzie do budowy rurociągów do przetwarzania danych i modelowania.

3. Szkolenie modelowe i wdrażanie:

   • Wspiera modele badawcze oraz te regulacyjne w AutoML.
   • Możliwość trenowania modeli na rozszerzonym dostępie do infrastruktury Google Cloud.

4. Sklep z funkcjami:

   • Dedykowany magazyn cech dla modeli AI, wydany na zarządzanie i podział wyodrębnionych cech w różnych projektach.

5. Wyjaśnialna sztuczna inteligencja:

   • Vertex AI dostarcza informacje o działaniu modele (Explainable AI), co jest kluczowym elementem w takich finansach, jak opieka zdrowotna.

6. Monitorowanie i modele zarządzania:

   • Wbudowane narzędzie do monitorowania jakości modeli po wdrożeniu (np. analiza dryfu danych).
   • Obsługa inteligentnych modeli treningu.

Korzyści z użycia Vertex AI :

• Elastyczność: wszechstronne zastosowanie prostych rozwiązań, jak i zaawansowane rozwiązania, zastosowanie do różnych potrzeb biznesowych.
• Skalowalność: Wykorzystuje moc Google Cloud do obsługi dużych publikacji danych i analiz.
• Integracja z innymi usługami: Możliwość współpracy z BigQuery, Dataflow, Looker oraz inne produkty Google Cloud.

Przykładowe zastosowanie Vertex AI :

• Prognozowanie decyzji w logistyce i podstawowych dostaw.
• Wykrywanie oszustw w bankowości i finansach.
• Personalizacja treści na platformach streamingowych.
• Predykcja w opiece (np. przewidywanie kształtu pacjenta).