媒体文章分类:训练网络媒体文章的自动分类,进而实现各类文章的自动分类。 文本审核:定制训练文本审核的模型,如训练文本中是否含有违规/偏激性质的描述。 其他:尽情脑洞大开,训练你希望实现的文本分类(单标签)模型。 定制文本分类的模型,是基于自建分类体系的机器学习方法,可实现文本按内容类型做自动分类。
用BML实现图片分类 目录 1. 图片分类简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 抽油机工况分类数据介绍 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 用BML实现图片分类:以抽油机工况分类为例 图片分类简介 亲爱的开发者您好,欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅! 图像分类是经典的计算机视觉任务,也是所有计算机视觉任务的基础。
用BML实现物体检测 目录 1. 物体检测简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 道路交通电子眼检测数据介绍 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 7. 公有云调用 7.1 使用流程 用BML实现物体检测:以道路交通电子眼检测为例 物体检测简介 亲爱的开发者您好,欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅!
用BML实现序列标注 目录 1. 序列标注简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 用BML实现序列标注:以快递单信息处理为例 序列标注简介 亲爱的开发者您好,欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅!
用BML实现表格预测 目录 1. 表格预测简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据要求 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 4.1 AutoML模式 4.2 专家模式 5. 模型分析和调优 6. 部署模型 6.1 公有云部署 用BML实现表格预测:以空气质量预测为例 表格预测简介 亲爱的开发者您好,欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅!
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BML实现文本实体抽取 目录 1. 文本实体抽取简介 2. 平台入口 3. 准备数据 3.1 数据规范 3.2 创建及导入数据集 4. 训练模型 5. 校验模型 6. 部署模型 用BML实现文本实体抽取:以简历信息抽取为例 文本实体抽取简介 亲爱的开发者您好,欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅!
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。
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 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。