黑井古镇开发现状数据  内容精选
  • 经典版语音识别介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    使用流程概述 平台使用的基本流程如下图所示,全程可视化简易操作,在数据已经准备好的情况下,最快一天内即可获得专属模型。 1、 创建模型 :选择您需要训练的语音识别接口,目前支持训练 短语音识别-中文普通话、短语音识别极速版、实时语音识别-中文、呼叫中心语音解决方案 接口。填写基础信息为您的模型进行命名和功能描述,并留下您的联系方式以便于我们和您联系。

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  • 实例分割API参考文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    Body请求示例: { "image": "<base64数据>" } Body中放置请求参数,参数详情如下: 请求参数 参数 是否必选 类型 可选值范围 说明 image 是 string - 图像数据,base64编码,要求base64编码后大小不超过4M,最短边至少15px,最长边最大4096px,通用算法训练的模型发布API支持jpg/png

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  • 008-聚类算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    输入 输入一个数据集,选择需要聚类的特征列,支持数值或数值列表类型。 输出 输出KMeans聚类。

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  • 分享EasyDL定制化模型 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    模型信息 :模型信息包括模型使用方式、数据标签信息、模型demo素材等信息,您需要重点关注数据标签信息与模型demo素材信息的填写。 -数据标签:需要您准确说明每个标签的名称与含义,这将帮助买家理解模型用途并基于此进行模型再训练。 -模型demo素材:为了促进模型售卖,AI市场为当前上架的模型免费提供Demo试用服务。因此您需要为Demo提供5张示例图片与文本,方便买家试用模型效果。

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  • 【千帆大模型训练营】 大模型之高质量训练数据筹备全攻略 直播回放 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 【千帆大模型训练营】 大模型之高质量训练数据筹备全攻略 直播回放 大模型开发 / 技术交流 千帆大模型训练营 免费大模型课程 数据集 2024.11.21 1763 看过 【直播间福利预告】直播间小助手评论区不定时发放千帆大模型平台不同金额代金券以及小礼品,届时请关注直播间哦! 在当今的人工智能时代,模型的性能提升离不开精准且充足的高质量训练数据

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  • 8.明厨亮灶厨师帽识别 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    如果标注图片较多,还可使用智能标注功能,可通过系统自动筛选出数据集中难例图片(最关键需优先标注的图片),用户只需标注数据集30%左右的难例数据即可训练模型,以减少数据标注的人力投入。 模型训练 选择任务类型并创建模型 厨师帽识别对应物体检测模型,因此需选择物体检测任务类型。点击创建模型,根据您的业务需要来为模型自定义命名,如:厨师帽识别。

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  • EdgeBoard(FZ)专用SDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    EdgeBoard系列硬件可直接应用于AI项目研发与部署,具有高性能、易携带、通用性强、开发简单等四大优点。 详细硬件参数请在 AI市场 浏览。

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  • 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-北京区域下提供默认项目空间default供开发者角色子用户快速使用。

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  • 007-异常检测算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    输入 输入一个数据集,选择需要进行异常检测的特征列。 输出 输出IsolationForest模型。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 树的数量 是 模型中树的数量。数量较大时建议增加内存 范围:[1, 1000]。 50 最大深度 是 每棵树最大的深度 范围:[1, 50]。 30 采样率 是 计算每棵树时从训练数据集随机采样的比率 范围:[0.001, 1.0]。

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  • 自动搜索作业简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    用户只需上传数据及代码,指定训练框架、搜索算法以及需要搜索的超参数,即可完成超参搜索任务。 自动搜索作业目前支持以下5种超参搜索算法: 1. 随机搜索 2. 贝叶斯搜索 3. 进化算法 4. 进化-CMAES 5. 粒子群算法 随机搜索 随机搜索作为最为常见的搜索算法之一,在搜索空间较大的场景中,拥有不错的表现。在每次试验中,算法会对每个参数进行随机取值并组合,作为新的一组建议超参用于训练。

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