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该模式基于深度度量学习技术(Deep Metric Learning),模式开启后,模型的迭代添加数据仅需等待几分钟即可获得效果不错的模型,无需训练。适用于数据量大,模型迭代频繁的用户需求场景。
CAT模型支持搜索的超参数,已经预置默认搜索范围,详见脚本内容 超参数 说明 depth 决策树的深度 iterations 最大树数 learning_rate 学习率,控制机器学习网络的学习速度,学习率越低,损失函数的 变化速度就越慢,反之亦然 l2_leaf_reg L2正则项,防止模型过拟合 border_count numerical features的分割数 LGBM模型支持搜索的超参数
在实时交互的背后,是基于用户画像和偏好的一对一专属服务和推荐的智能决策;而通过积累大量的真实对话数据,数字人得以调优对用户的洞察和推荐能力,实现自我迭代,提升服务能力。 这方面,数字人集成了百度 AI 深度学习的能力。在百度底层的基础深度学习平台基础上,它不仅可以学习银行固有的业务流程,也可以通过跟用户的大量交互,学习到用户想要什么。
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AI加速 支持多种深度学习框架容器化部署,为 AI 应用提供了极速部署和启动、资源隔离、动态调度、高可用、开发训练测试环境一致的平台服务。
署为公有云API实现在线调用,或部署在本地服务器/小型设备/软硬一体方案的专项适配硬件上,通过API/SDK集成离线应用 具体操作流程详见 新手指南 高精度 EasyDL底层框架由百度自研的飞桨深度学习框架构建而成,内置基于百度文心大模型底座基础之上的成熟预训练模型
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