生成式人工智能应用工程师

如何提升模型效果 如何充分测试模型效果 模型校验 在查看模型评估报告基础上，首先使用模型校验功能测试 未参与过训练 的音频数据进行模型训练，在这一步尽量上传不同类别的数据充分测试，并在测试过程中线下记录识别错误的音频。在测试过程中需要关注以下内容： 不同分类的准确率是否存在明显差异 识别错误的音频是否存在一些共性？比如设备相似、音调相似、环境相似等等 识别错误的音频人耳是否能明显分辨 发布模型为A

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Linux集成文档-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法，适用于 EasyDL 和 BML。 EasyDL 通用版： 网络类型支持：图像分类，物体检测，图像分割，声音分类，表格预测 硬件支持： Linux x86_64 CPU (基础版，加速版) Linux x86_64 Nvidia GPU (基础版，加速版) 语言支持：Python 3

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图像分割创建模型 在导航【创建模型】中，选择任务场景，填写模型名称、联系方式、功能描述等信息，即可创建模型。 其中任务场景分为 实例分割 和 语义分割 语义分割： 图像分割指将每个像素点归属为对象类的过程。其中，语义分割适用于分割目标主体单一的场景，简单举例来说语义分割能够识别出图片中哪些像素是归属于“人”的标签，但无法区分“不同的人” 实例分割： 图像分割指将每个像素点归属为对象类的过程。其中，

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在线标注工具介绍 本文档介绍EasyDL零售版在线标注工具中各个功能的简介。 在线标注工具页面布局 可以使用EasyDL零售版在线标注工具进行标注，在线标注工具提供的多种功能提高标注效率，如下图图所示，下面会对Banner区域（红）、实景图预览区（黄）、图片标注区（蓝）、SKU标签区（绿）四个区域的功能进行介绍。 在线标注工具介绍 Banner区域 从左至右依次为： 返回图集库 点击后返回 实景图

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数据集智能标注 使用智能标注功能可降低数据的标注成本。启动后，系统会从数据集所有图片中筛选出最关键的图片并提示需要优先标注。通常情况下，只需标注数据集30%左右的数据即可训练模型。与标注所有数据后训练相比，模型效果几乎等同 整体流程以物体检测的智能标注流程为例: 创建智能标注任务 启动物体检测数据集的智能标注前，请先检查以下是否已满足以下条件： 所有需要识别的标签都已创建 每个标签的标注框数不少于

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门店查看和编辑 本文档介绍门店管理功能中的门店查看功能。 门店库详情 门店导入完成后，在门店库列表「操作」列点击「查看」即可进入门店库详情页面，页面包含门店库基本信息和门店列表。 门店信息 在门店列表的「操作」列中点击「查看/编辑」按钮，进入门店详情页。门店信息会展示门店导入时填入的内容，非必填项如果未填写，则会显示「-」。 点击「编辑」按钮，即可以对门店信息进行修改。 门脸图片 门脸图片为对应门

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表格数据预测介绍 简介 Hi，您好，欢迎使用百度EasyDL定制化训练和服务平台。 定制表格数据预测模型，旨在帮助用户通过机器学习技术从表格化数据中发现潜在规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果。本文介绍 表格数据预测 模型，根据预测数据的不同，可以分为如下几种类型： 回归：目标列是连续的实数范围，或者属于某一段连续的实数区间。如在销量预测场景中，销量值

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SKU单品图数据要求 简介 训练一个定制商品检测模型需要准备两类数据：SKU单品图片和实景图片。本文档将详细介绍训练一个定制商品检测模型的数据要求，如规格、大小、尺寸等，并提供相应的图片样例。另外，可以参考 实景图标注规范文档 文档内容，了解各个业务场景的数据如何正确标注。 点击下载 数据采集与标注规范长图 ，一张图看懂如何采集和标注数据，让您不走弯路，获得一个高精度的商品检测模型。 SKU单品图

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