查看训练结果 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
查看训练结果 在脚本调参任务训练完成后，可以查看任务结果。 在BML左侧导航栏中单击“脚本调参”，进入脚本调参列表页面。 在脚本调参表单中单击“任务列表”，可以进入其任务列表页面，如下所示： 在任务列表中，单击评估报告，可以查看该任务生成的模型的报告信息，如下所示：
002-开始训练 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
002-开始训练 运行 您在画布中配置好算子组件以及参数后，需点击画布上方的“运行”按钮，一键训练模型。
查看训练结果 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
查看训练结果 在脚本调参任务训练完成后，可以查看任务结果。 在BML左侧导航栏中单击“脚本调参”，进入脚本调参列表页面。 在脚本调参表单中单击“任务列表”，可以进入其任务列表页面，如下所示： 在任务列表中，单击评估报告，可以查看该任务生成的模型的报告信息，如下所示：
网络选型参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
网络选型参考 图像分类任务网络选型参考 大多数情况建议使用 ResNet50和SE-ResNeXt50，模型效果稳定，并且预测时间较短。SE-ResNeXt50相比ResNet50增加了SE模块，能进一步提高准确率，但是预测时间稍有增加 当数据量较大并且要求更高的准确率时，建议从 ResNet101，ResNeXt101_32x16d_wsl，Xception71，Res2Net101_vd_26
物体检测私有API集成文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测私有API集成文档 本文档主要说明定制化模型本地部署后，如何使用本地API。如还未训练模型，请先前往 BML 进行训练。
如何部署在私有服务器 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
页面中操作步骤如下： 选择模型 选择部署方式「私有服务器部署」 选择集成方式「私有API」 私有API：将模型以Docker形式在私有服务器（仅支持Linux）上部署为http服务，可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署，服务调用便捷 点击「提交申请」后，前往控制台申请私有部署包。
使用Notebook开发模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
在操作面板中，单击“导入数据集”，系统在弹出框中显示已创建的数据集及其标注情况，如下所示： 勾选待导入数据集前的复选框并单击“确认”，开始导入数据集，如下所示： 数据集导入操作是单向的，且当数据服务中的数据集有更新时，不会自动同步，需要手动重新刷新。 训练模型 用户可以在Notebook或终端中编写模型训练代码，并完成模型的训练。 本节给出如何使用示例代码完成导入数据集的建模。
006-组件列选择 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
006-组件列选择 在选择特征列或标签列时，支持单独勾选与批量选择的方式选择数据列，支持搜索查找数据列。 当需要选择的数据列比较少时，可以直接勾选数据列进行选择。 当数据列比较多时，点击【批量操作】后，选择需要的数据列，将数据列从左侧列表移动到右侧列表，点击确定即可， 数据列已经按照字段类型进行了分类 。 如果只需要在大量数据列中找某个数据列，则可以使用搜索查找，直接在搜索框输入字段信息即可。
013-模型评估组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
查看summary数据集。 查看误差统计。 查看模型评估报告。 聚类评估 基于原始数据和聚类模型，评价聚类模型的优劣，包含指标和图标。 输入 输入聚类评估后的数据集，需要选择模型评估时使用的特征列，要求必须是模型存储特征值一致，预测标签列，离质心距离。 输出 第一个输出是summary数据集，第二个输出是每个cluster统计信息，右键可以查看模型评估报告。
表格预测任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
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
