表格预测模型应用场景 精准营销:从客户消费记录中挖掘客户群的共有特征,分析出客户的购物偏好,从而实现广告的精准投放 信用评分:金融公司分析客户的历史行为数据,建立用户信用模型,从而确定贷款额度等 价格预测:从历史数据中发现商品的变化规律以及影响价格的因素,从而为未来的商业行为提供支持 客户流失预测:根据客户历史数据获得数据挖掘模型,从而生成客户流失预测列表,为市场营销策略提供有价值的业务洞察
查看解码示例 文本分类 标准接口请求参考说明: 字段名称 必须 类型 说明 text 是 string 文本数据,UTF-8编码。
此外,由于实时摄像开启,会导致接口的耗时变大,此时也可以使用精简版测试。
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使用下面代码进行模型训练时,训练程序可以自行加载数据,训练数据选择空文件夹即可。
由于Excel的默认编码和操作系统以及软件版本有关,建议使用示例文件修改后上传,如果没有使用,又无法正常上传至平台,可以将源文件另存为CSV文件后,参考修改CSV文件的编码的方法转换成UTF-8的CSV文件进行上传。
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,支持jpg/png/bmp格式 注意请去掉头部
在BOS中存储创建Bucket,并且存储用于训练的代码文件和数据集,创建一个空文件夹用于输出文件的存储 新建作业 在导航栏选择『自定义作业-训练作业』,进入训练作业的列表页。 点击『新建作业』,进入配置自定义作业流程
数据准备 数据采集与导入 选取出实际作业场景中不同时刻、不同拍照角度、光线条件、背景元素的图片作为训练数据,训练数据覆盖的场景越多,模型的泛化能力越强,训练数据与实际情况越贴近,模型效果越好。 EasyDL支持通过以图片、压缩包、和API的形式将本地数据导入至EasyDL里创建的数据集中,也可通过百度云BOS 、以及分享链接将平台内已有的数据集导入目标数据集。