神经网络训练搜索 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
根据搜索空间的颗粒度不同，可以大概分成以下四类： Layer-based：关注的是每一层怎么设计。 Block-based：关注的是每一块怎么设计，每个块中包含多个层，块里面每个层的设计是不一样的。 Cell-based：关注的是每个cell怎么设计，每个cell中包含多个块，每个块的设计是不一样的。 Topology-based：关注的是基本单元如何连接。
基于文心大模型开发的应用在应用商店/微信小程序上架指南 千帆社区
生成式人工智能应用工程师”认证课程，开班啦！
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EasyDL文本-文本分类单标签快速开始 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
EasyDL文本-文本分类单标签快速开始 目录 场景介绍 实现步骤 产品特色 更多参考 场景介绍 目前不少互联网内容平台或者电商平台中有用户评论模块，往往都需要人工维护评论信息，如将评论信息中好的评论与坏的评论进行分类，或者将评论信息中的广告信息能有效过滤/甄别出来，当评论内容越来越高时，人工维护评论的成本就越高。
项目计划完成率和计划偏差率的计算 - 效率云 | 百度智能云文档
计划偏差率上升，导致迭代结束时无法完成整体价值交付，可能存在以下问题 1.迭代开始前计划不清晰，迭代过程中一边做开发一边做计划。
什么是BML - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
什么是BML BML 全功能 AI 开发平台是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境，为经典机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务，帮助用户更快的构建、训练和部署模型。 智能的数据管理方式 将智能引入数据管理，自动化的完成数据清洗、数据标注等工作，为模型训练提供高质量数据。
用零代码开发实现实例分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测，实例分割支持用多边形标注训练数据，且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用零代码开发实现图像分类 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现图像分类 示例说明 图像分类模型主要用于识别一张图中是否是某类物体/状态/场景，适合图片中主体或状态单一的场景。本文以害虫识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示图像分类模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用零代码开发实现物体检测 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现物体检测 示例说明 物体检测模型主要用于检测图中每个物体的位置、类型。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。本文以螺丝螺母识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示物体检测模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用零代码开发实现语义分割 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
用零代码开发实现语义分割 示例说明 对比实例分割，语义分割指将每个像素点归属为对象类的过程。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”。本文以在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
