模型效果评估报告 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
模型效果评估报告 简介 模型训练完成后，模型列表中可以看到模型的结果，包括三个指标：MOTA、MOTP、召回率，也可以点击「完整评估报告」查看更为详细的模型表现，本文档会介绍如何解读模型的各项指标。 模型训练结果 模型的训练结果是如何得到的？ 所有训练数据中，系统会随机抽取70%的标注数据作为训练数据，剩余的30%作为测试数据，训练数据训练出的模型去对测试数据进行检测，检测得到的结果跟人为标注的结
数据集管理API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
数据集管理API 本文档主要说明当您线下已有大量的已经完成分类的图片数据，如何通过调用API完成图片的便捷上传和管理。EasyDL图像数据集管理API在管理不同模型数据类型之间是通用的。上传不同模型类型数据，只是在部分接口入参存在差异，使用及接口地址完全一致。 数据集创建API 接口描述 该接口可用于创建数据集。 接口鉴权 同模型上线后获取的API： 1、在 EasyDL控制台 -公有云部署-应用
百度智能云-4分钟带你快速了解BML全功能AI开发平台
视频中心 4分钟带你快速了解BML全功能AI开发平台 播放量： 613 5 快来反馈此视频是否对您有帮助吧 无帮助 4分钟带你快速了解BML全功能AI开发平台 BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用 全功能AI开发平台 相关视频 查看更多 > 领取免费额度的方法 使用API Explorer
专项适配硬件部署价格说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
专项适配硬件部署价格说明 BML脚本调参图像分类，物体检测模型支持多种专项适配硬件方案，请前往 专题页面 对比不同方案的性能与价格，选择与业务场景最匹配的方案。 方案获取流程 Step 1：在BML训练专项适配硬件的图像分类/物体检测模型，迭代模型至效果满足业务需求 Step 2：发布模型时选择专项适配硬件的专用SDK，并在 AI市场 购买方案 Step 3：获得硬件和用于激活专用SDK的专用序列
XGBoost服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost服务代码文件示例 XGBoost服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于XGBoost库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 XGBoost模型服务代码示例如下所示： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # ******
PaddlePaddle 2.0.0rc - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
PaddlePaddle 2.0.0rc Paddle 此处提供基于Paddle框架的MNIST图像分类示例代码，数据集请点击 这里 下载。 单机训练时（计算节点等于1），示例代码如下： II', lbpath.read(8)) labels = numpy.fromfile(lbpath, dtype=numpy.uint8) with open(image_path[:-3], 'rb') a
tensorflow框架API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
tensorflow框架API调用文档 本文档主要说明使用TensorFlow框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于TensorFlow深度学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用
自动超参搜索配置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自动超参搜索配置参考 在深度学习建模过程中，除了大规模的数据集，超参数调节也显著影响模型效果。即使对于有经验的算法工程师，有时候也很难把握调节超参数的规律，而对于初学者来说，要花更多的时间和精力。 自动超参搜索应用超参搜索策略，对模型的超参数进行自动调优，在配置训练任务的页面，完成数据集的配置后，可以选择使用自动超参搜索进行配置。 您可以选择「随机搜索」，「贝叶斯搜索」，「进化算法」作为搜索策略进
视觉任务WindowsSDK集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
视觉任务WindowsSDK集成文档 简介 本文档介绍Windows CPU SDK的使用方法。 网络类型支持：图像分类，物体检测，图像分割 硬件支持： Intel CPU 普通版 * x86_64 CPU 加速版 - Intel Xeon with AVX2 and AVX512 - Intel Core Processors with AVX2 - Intel Atom Processors
XGBoost框架API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
XGBoost框架API调用文档 本文档主要说明使用XGBoost框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于XGBoost机器学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取AK/
