用BML实现表格预测 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。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，销量值可能是某个取值范围内的任意值，解决该问题的模型属于回归模型。 二分类：目标列是离散值，且只有两种可能的取值。
中国邮政储蓄银行
客户案例 案例详情 助力构建“邮储大脑”，打造全行统一机器学习平台 作为国内领先的大型零售银行，中国邮储银行拥有近4万个营业网点，服务个人客户超6.5亿户，定位于服务“三农”、城乡居民和中小企业，依托“自营+代理”的独特模式和资源禀赋，致力于为中国经济转型中最具活力的客户群体提供服务，加速向数据驱动、渠道协同、批零联
重排序模型 - 千帆AI应用开发者中心-开始使用qianfan-docs | 百度智能云文档
什么是reranker Reranker模型是一种用于优化排序结果的机器学习模型，通常在信息检索、推荐系统等场景中使用。其核心作用是对初步检索或排序的结果进行二次精排，以提升最终结果的准确性和相关性 2.
BML模型训练 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
BML模型训练 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,帮助用户更快的构建、训练和部署模型。EDAP为您提供BML节点,方便您通过算法节点载入BML工作流，实现数据在EDAP、BML间的周期性任务调度。
时序预测介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
定制时序预测模型，旨在帮助用户通过机器学习技术从历史数据中发现潜在规律，从而对未来的变化趋势进行预测。本文介绍 时序预测 模型： 相较于表格数据预测使用的分类或回归模型，时序预测模型使用的训练数据中必须包含有效时序的特征，一般时序具有固定的频率，且在连续时间范围内的每个时间点上都有一个值。 以下是关于时序预测模型的技术文档。
BML批量预测 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
BML批量预测 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,帮助用户更快的构建、训练和部署模型。EDAP为您提供BML节点,方便您通过算法节点载入BML工作流，实现数据在EDAP、BML间的周期性任务调度。
BML批量预测 - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档
BML批量预测 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,帮助用户更快的构建、训练和部署模型。 DataBuilder 为您提供BML节点,方便您通过算法节点载入BML工作流，实现数据在 DataBuilder 、BML间的周期性任务调度。
BML模型训练 - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档
BML模型训练 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,帮助用户更快的构建、训练和部署模型。 DataBuilder 为您提供BML节点,方便您通过算法节点载入BML工作流，实现数据在 DataBuilder 、BML间的周期性任务调度。
产品优势 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
支持视觉、文本、机器学习等丰富任务类型。 丰富完善的开发方案 全面超越原生 Jupyter Notebook 的云端开发环境。 提供适合 AI 初学者的脚本调参开发方式，快速上手。 支持开放框架多语言的作业建模，高度灵活。 提供本地客户端 BML CodeLab ，预置海量丰富插件。 广泛适配的模型推理服务 云服务：SLA 99.99%，弹性扩缩容。 本地服务器部署：多平台多语言支持。
用BML实现文本分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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。平台目前提供的文本分类模型包括：文本分类（单标签）和文本分类（多标签）两种模型类型，请您根据自己的业务场景来选择合适的模型。
