010-NLP算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
010-NLP算法 NLP算法 Bert命名实体识别 BERT 采用了 Transformer Encoder 的模型来作为语言模型，Transformer模型完全抛弃了 RNN/CNN 等结构，而完全采用 Attention 机制来进行 input-output 之间关系的计算。 Fine-tuning 方式是指在已
002-开始训练 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
002-开始训练 运行 您在画布中配置好算子组件以及参数后，需点击画布上方的“运行”按钮，一键训练模型。
公有云部署 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
公有云部署 公有云部署简介 模型仓库中的模型，发布为公有云部署时储在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统或硬件设备整合。 BML具有完善的鉴权、流控等安全机制，并配置丰富的资源集群稳定承载高并发请求。 并且支持查找云端模型识别错误的数据，纠正结果并将其加入模型迭代的训练集，不断优化模型效果
项目空间管理 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
项目空间管理 项目空间 功能说明 项目空间是区域下为了完成同一AI目标而进行的团队协作任务的（数据处理-模型训练-模型管理-模型服务）集合；可按工作范围或目标划分；计算资源通过分配方式授权项目使用，企业/团队成员以某种角色加入到项目中。 您可以根据资源分配情况或区域要求，切换到对应区域下进行项目空间管理。 华北-北京区
资源池使用简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
资源池使用简介 功能说明 资源池管理中所挂载的资源池可以在平台上通过资源分配的方式进行使用。 资源分配说明 入口：资源池管理下已挂载且处于在线状态的用户资源池操作栏 可操作角色：当前区域（region）下的超级管理员、资源管理员 点击资源分配，进入到资源分配页面；资源池需要分配至项目空间后才可使用。 资源分配分为两种方
006-回归算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
006-回归算法 回归算法 DecisionTree回归 决策树（DecisionTree）回归是基于回归树的决策树模型。一个回归树对应着输入空间（特征空间）的一个划分以及在划分单元上的输出值。输入空间的划分是通过遍历所有输入变量，找到最优的切分变量和最优的切分点，将输入空间划分为两部分，然后重复这个操作得到；划分单元
016-统计分析组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
016-统计分析组件 统计分析组件 AutoRegression 自相关函数，求解时间序列的自相关性，可以表现出模型的平稳性。 输入 输入是一个数据集，需要选择要做 AR 的两列。选择的检验列需要是数值类型，排序列用于排序。 输出 输出是一个结果数据集。包含两列：lag，correlation，列的类型分别是bigin
智能数据API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
智能数据API 智能数据API 目前BML对数据集进行创建、删除、导入、导出、新增版本等操作有两种操作方式。 一种是通过在平台页面直接进行操作； 一种为通过调用相关API对数据集进行相应操作。本文档主要介绍如何用API对数据集进行相关操作。 目录 接口鉴权 创建数据集API接口文档 数据集上传API接口文档 删除数据集
007-组件状态 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
007-组件状态 在画布中，各组件有如下状态： 运行成功：组件右侧有勾代表该组件运行成功。 运行中：旋转动态标识，代表该组件正在运行。 等待中：蓝色省略号标识，代表该组件正在等待运行。 运行失败：红色×号标识，代表由于某种原因运行失败。
网络选型参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
网络选型参考 图像分类任务网络选型参考 大多数情况建议使用 ResNet50和SE-ResNeXt50，模型效果稳定，并且预测时间较短。SE-ResNeXt50相比ResNet50增加了SE模块，能进一步提高准确率，但是预测时间稍有增加 当数据量较大并且要求更高的准确率时，建议从 ResNet101，ResNeXt10
