时序预测模型介绍 时序预测模型介绍 时序预测模型是基于包含时间特征的结构化数据进行建模,系统会基于用户上传的数据使用预置算法进行模型构建与训练。当完成模型训练后,系统不仅提供了常见的评估指标而且会生成可视化的预测序列效果图,帮助用户检查模型的好坏。对于达到业务要求的时序预测模型,可以部署为在线服务,通过远程调用的方式对新的时间数据进行预测。 应用场景 销量预测:基于历史销量数据预测当期的销售量,进
EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。
问题3:电动车进电梯检测模型部署完成后需进行视频抽帧后才可调用模型获取预测结果,有没有简单开发量较少的方式? 推荐使用IEC智能边缘控制台,通过IEC,可以方便地在本地进行EasyDL SDK的部署,可视化接入本地和远程摄像头,详情参见: https://ai.baidu.com/ai-doc/EASYDL/Gktuwc59w。
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了解到飞桨EasyDL提供了零门槛的AI开发功能,不需要了解算法基础即可快速完成模型训练,该工厂通过EasyDL平台提供的物体检测任务类型经过以下步骤的快速训练,获得了高精度的生产工件划痕质检AI模型并投入实际业务应用中,基于该智能质检方案,企业每年投入的质检人力降低60%,质检效率及准确率大幅提升。
部署在线服务 基于 Notebook 的 NLP 通用模板使用指南 本文采用模板中预置的文心套件开发文本分类-单文本单标签模型的过程为例,介绍在使用 NLP 模板时,从创建 Notebook 任务到引入数据、训练模型,再到保存模型、部署模型的全流程。
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训练完成的模型可发布为云端API或离线SDK,灵活适配各种使用场景及运行环境 数据支持 :全方位支持训练数据的高质量采集与高效标注,支持在模型迭代过程中不断扩充数据,助力提升模型效果 更多参考 如对文档说明有疑问或建议,请 微信搜索“BaiduEasyDL” 添加小助手交流 备注:文档如使用中遇到报错等问题,请在控制台中通过“工单”联系我们,售后团队为您及时解决问题 EasyDL官网入口 EasyDL开发文档
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鉴于市场上的车辆外观、类型也在不断的更新迭代,依靠通用解决方案很难满足实际应用需求,因此,企业选用飞桨EasyDL提供的零门槛AI开发功能,企业不需要了解算法基础即可快速完成模型训练,结合车辆类型识别的业务场景,企业选用了EasyDL-图像分类进行模型开发,并最终集成到业务产线中应用。 提示:在车辆类别识别的场景中,仅需辨别单张图片中的车辆属于某个类型即可,因此选用图像分类解决业务问题。