跟上 AI 應用潮流！認識三大 AI 與機器學習工具類型

AI 聊天機器人 ChatGPT 的問市瞬間讓 AI 人工智慧吸引大量的好奇與關注，但 AI 發展的歷史其實非常悠久，而在此領域有著豐富研究與應用經驗的 Google，也持續推出一系列功能強大的 AI 與機器學習（Machine Learning，簡稱：ML）服務，幫助用戶建立、訓練和部署 AI 模型，進而應用於各種場景與行業。連續多年榮獲 Google Cloud 合作夥伴獎的 Cloud Ace 整理了 Google Cloud 的三大 AI 與機器學習工具，與整合式 AI 平台「Vertex AI」的相關介紹，協助企業更快速地入門 AI 與機器學習領域。

▲ Cloud Ace AI 與機器學習解決方案

Google Cloud 的三大 AI 與機器學習工具

首先，Google Cloud 上主要的 AI 人工智慧與機器學習服務可分為三大類，分別是：「Pre-built APIs」、「BigQuery ML」和「Vertex AI」，三種服務適用的情境和行業各有不同，大家可依據自身狀況進行選擇。

（Source：Cloud Ace）

其中 Pre-built APIs 是 Google 將其已訓練好的模型包裝成 API，讓使用者即便沒有 AI 和機器學習的專業知識，也可透過呼叫 API 來快速針對需求導入合適的 AI 服務，例如：Vision AI（圖片分析）、Text-to-Speech（語音轉換）及 Natural Language AI（文字分析）等。BigQuery ML 則是以 SQL 語法實現機器學習的功能，其優點在於 SQL 專業人員能直接使用現有的 SQL 工具和技能創建模型。最後 Vertex AI 為 Google 開發的一套整合式 AI 平台，裡面包含各種預先訓練和自訂工具，能加快使用者建立、部署及擴充機器學習模型的速度。以下深入介紹 Vertex AI 的主要特色。

Vertex AI 介紹

Vertex AI 是 Google Cloud 上的一套整合多種工具的代管式 AI 平台。它除了在訓練模型方面提供 AutoML 訓練和自定義的訓練選項，讓使用者可依據需求選擇，同時也具備多樣化的機器學習相關工具，以下簡單介紹當中的四樣可讓模型訓練過程更順利的實用工具。

Vertex AI Vizier：協助使用者調節複雜機器學習模型中的超參數（Hyperparameter）。
Vertex AI TensorBoard：視覺化機器學習訓練。
Vertex AI Feature Store：提供用於整理、儲存和供應機器學習特徵的集中式儲存庫。
Vertex AI Model Monitoring：用於資料偏移、概念偏移（Concept drift）或其他可能需要監控的模型及效能突發事件。

Vertex AI Workbench Notebook 的類型選擇

Google Cloud 中也提供了使用者機器學習 IDE（整合開發環境，Integrated Development Environment）Workbench 來做機器學習， Workbench 是基於 Jupyter Notebook 的開發環境，可用於整個數據科學的 workflow，而 Vertex AI Workbench 的 Jupyter Notebook 則可與 Vertex AI 及其他 Google Cloud 服務交互使用。另外在 Workbench 中，使用者可依據需求選擇使用 Managed Notebook 或 User – Managed Notebook，以下簡單說明兩者的差異。

（Source：freepik）

其中 Managed Notebook 是 Google 代管的環境，因為具備已整合的功能，所以使用者可在 JupyterLab 介面對整個 workflow 生產環境進行設置和使用。而 User – Managed Notebook 則是可高度自定義的 Deep Learning VM Image Instance，因此非常適合有較大環境自訂需求的使用者。

雖然機器學習的使用門檻比 Pre-built APIs 高，但應用靈活度與準確度也相對提升。而透過 Vertex AI 中的 AutoML（應用架構請參考下圖），可以更輕易地獲得機器學習模型，快速應用 AI 實現更深入的資料分析。如有任何 AI 與機器學習的導入需求或疑問，歡迎聯繫我們，讓 Cloud Ace 的專業架構師協助您應用 Google Cloud 實踐 AI 與機器學習的應用。