Vertex AI是什么？谷歌机器学习平台Vertex AI详解
Vertex AI是谷歌云推出的基于云计算的AI平台，它融合了最新的技术和能力，可以帮助企业快速实现AI应用的开发和部署。Vertex AI具有强大的数据处理能力，能够快速分析海量数据，同时具有稳定的性能和高度的可扩展性。
作为一个基于云计算的AI平台，Vertex AI可以帮助企业快速实现AI应用的开发和部署，并且可以节省企业在数据处理、模型训练和部署方面的成本。因此，Vertex AI已经成为了许多企业实施AI应用的首选平台。
Vertex AI简介
Vertex AI是由谷歌推出的一套机器学习工具和服务的集成套件，致力于为开发者在企业级机器学习平台上创建和使用带有AutoML或自定义代码的ML模型。Vertex AI包括TensorFlow、Keras、Colab等在内的开源框架，提供模型训练和部署的API，能够快速实现基于机器学习的解决方案。其主要特点包括高性能和可扩展性、大规模数据处理和模型训练，支持多种编程语言和分布式训练。
Vertex AI还包括AutoML，通过自动化模型选择和超参数调优，可以快速构建模型，并提供更好的性能和可扩展性。此外，Vertex AI还推出了一种生成式人工智能服务，能够从大量“非结构化数据”中找到准确的临床信息，节省医护人员的时间和精力，且支持多种语言，为新手和专家提供了适用于整个机器学习开发生命周期的最佳工作台。总的来说，Vertex AI提供了强大的机器学习平台，具有高性能、可扩展性和支持多语言的特性，是构建机器学习解决方案的理想工具。
云机器学习是什么？
云机器学习是一种基于云计算的新兴技术，与传统的数据挖掘和分析方法有所不同。它是通过利用阿里云、谷歌云等云服务提供商提供的大规模计算资源，进行大规模的数据分析和挖掘，从而实现快速高效的决策支持。
谷歌的Vertex AI是一个AI机器学习及服务平台，集成了AutoML和AIPlatform，提供了从数据到特征工程、模型训练等全套服务。它支持多种工具和模型，如由PaLM2驱动的单词补全模型、嵌入API和其他基础模型，且已被广泛应用于各个领域，包括自动驾驶、智能家居、医疗保健和金融服务等。借助于人工智能技术，Vertex AI可以帮助企业和组织构建自定义的生成式AI应用。
阿里云的云机器学习平台PAI也是一种基于云计算的大数据分析工具，采用了MapReduce、ParameterServer、MPI等多种模型，支持TensorFlow和Pluto等深度学习框架。它通过实时监控、自动化的参数调整和自动模型更新等功能，可以帮助客户在处理大规模数据时更快地找到问题，做出更准确的决策。
Vertex AI 和机器学习 (ML) 工作流
谷歌的 Vertex AI 作为一个新的托管机器学习平台，其强大之处在于能够支持和实现机器学习工作流的高效执行。Vertex AI 的设计理念是实现快速、灵活的模型训练，帮助开发者和数据科学家们解决各种机器学习问题。在这一过程中，集合通信层的优化非常重要，可以通过全平台的方式实现底层优化，这些优化对用户和上层框架透明，不需要修改上层代码。同时，Vertex AI 提供了特征存储，可以帮助用户服务、共享和重用机器学习的功能，并且与谷歌的 Vizier 人工智能优化器集成，能够自动调整机器学习模型中的超参数。
在实施机器学习工作流时，使用 Vertex AI，开发者可以借助一整套完整的解决方案，包括创建云服务、创建对应的持久卷，定义 Python 方法将整个流程贯穿在一起以及提交工作流等步骤。整个工作流程涉及数据的导入和准备、模型训练Checkpoint的导出评估以及模型的导出等环节。另外，在一些复杂场景下，如物联网和机器学习与BPMN20结合使用来创建工作流，借助物联网设备和机器学习进行数据驱动决策，Vertex AI 的高效处理性能也得到了充分体现。
Vertex AI 和机器学习工作流的结合，不仅为开发者提供了便利，而且也极大地提高了机器学习工作流程的效率。在数据量和模型复杂度不断增加的今天，借助 Vertex AI 的高效处理能力，开发者可以更加轻松地实现机器学习工作流，为用户提供更优质的机器学习应用。
Vertex AI的新手学习指南
Vertex AI是一款功能强大的机器学习和数据分析工具，旨在帮助用户实现高效、准确的数据处理和分析。以下是一些关于如何使用Vertex AI进行新手学习的指南：
安装和注册：首先，您需要在Google Cloud Console上进行注册，然后选择“Google Cloud Platform”并点击“Launch Console”。在新的页面中，点击“Create a project”并输入项目名称。完成此步骤后，您将拥有一个可以开始使用Vertex AI的新项目。
安装API密钥：为了进行API调用，您需要创建一个API密钥，然后在项目中激活该密钥。在新的页面中，点击“Credentials”并选择“Create Credentials”。在弹出的新页面中，选择API密钥类型，输入名称，并在“Create”按钮上点击。
探索资源：在资源页面上，您可以查看可用的机器学习模型和数据集，这些都是可以帮助您进行数据处理和分析的资源。您可以通过搜索框搜索特定的资源，也可以通过筛选条件来缩小搜索范围。
创建项目：在项目页面上，您可以创建新的项目，并选择相应的资源来完成您的任务。在创建项目的过程中，您需要选择机器学习模型，并配置模型的输入和输出参数。此外，您还可以选择想要使用的数据集和资源，以便进行进一步的处理和分析。
训练模型：一旦您完成了项目的创建，您可以开始训练模型了。在训练模型的过程中，您需要使用优化器（如’sgd’），损失函数（如’mean_squared_error’），以及使用训练集来进行模型的训练。您还可以通过可视化工具来监控训练过程，并根据需要进行调整。
预测和应用：一旦模型训练完成，您可以开始预测和应用。您可以通过输入新的数据，然后使用训练好的模型来进行预测。预测结果可以用于业务分析、数据挖掘等多种应用场景。
监控和优化：在模型的使用过程中，您可以通过监控和优化来保证模型的性能和效果。您可以通过使用Graph API来获取模型的实时性能指标，并根据需要进行调整和优化。
以上就是一些关于如何使用Vertex AI进行新手学习的指南。
Vertex AI的应用示例
Vertex AI是谷歌云推出的人工智能平台，它能用于许多领域的应用，如医疗保健、自动驾驶、自然语言处理、金融风险分析、商业智能分析等。以下是一些具体的应用示例：
医疗保健领域：在医疗保健领域，Vertex AI可以用于自动化医疗工作流程，例如医疗数据管理、病例报告和诊断。通过结合机器学习技术，Vertex AI可以从不同类型的医疗记录中提取准确的临床信息，帮助医护人员更高效地完成工作，减轻医生的负担。例如，谷歌云与一些医疗机构进行测试，并使用 Vertex AI 开发的系统进行预测，包括预测公交车到站时间等。
机器学习预测：在机器学习预测方面，Vertex AI可以用于预测疾病的发生率、药物的疗效和毒副作用等。例如，谷歌云发布了一款面向医疗保健领域的人工智能搜索功能，可以帮助医护人员提取准确的临床信息。
自动驾驶领域：在自动驾驶领域，Vertex AI可以用于处理来自多个传感器的数据，并将其用于识别道路和障碍物。该服务在中国、美国、亚美尼亚等地有广泛应用。
自然语言处理领域：在自然语言处理领域，Vertex AI可以用于聊天机器人、机器翻译和文本分类。例如，谷歌云发布了一款面向医疗保健领域的人工智能搜索功能，可以帮助医护人员提取准确的临床信息。
金融风险分析领域：在金融风险分析领域，Vertex AI可以用于欺诈检测、信用评估和投资组合管理等。例如，金融分析公司Dun&Bradstreet使用谷歌宣布的人工智能平台VertexAI来进行金融风险分析。
商业智能分析领域：在商业智能分析领域，Vertex AI可以用于客户行为分析、库存管理和销售预测等。例如，OK超市导入了判定披萨火候的AI系统，以提供稳定美味的现烤比萨。
Vertex AI的行业前景
近年来，人工智能技术在金融行业的应用越来越广泛，例如风险评估、欺诈检测、智能投顾和资产管理、客户服务等，这使得Vertex AI在金融行业具有巨大的行业前景。
首先，随着人们对于金融服务的需求增加，Vertex AI可以提供更智能、更高效的金融服务，以满足不断增长的市场需求。其次，Vertex AI可以通过大数据和深度学习等技术，提高风险控制和风险评估的准确性，从而有效降低金融机构的风险。此外，Vertex AI还可以帮助金融机构提高客户满意度和优化投资策略，以提高其在市场中的竞争力。
除了金融行业，Vertex AI在其他行业也具有广阔的发展前景。例如，在农业领域，AI技术已经用于智能农业管理、农业机器人等领域，可以提高生产效率和质量，降低生产成本，同时推动农业的可持续发展。此外，在交通运输领域，AI正在推动自动驾驶汽车等领域的变革，未来也将发挥重要作用。
小结
Vertex AI是一个全面且强大的AI平台，可以帮助企业和开发者轻松借力AI推动和实现创新。Vertex AI的行业前景非常广阔，未来可以在更广泛的领域提供更智能、更高效的服务。
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