百度大脑文本审核技术基于深度学习及大规模样本训练的人工智能文本审核技术,一站式准确检测识别文本中夹杂的色情、推广、辱骂、违禁违法等垃圾内容,为应用提供更可靠的内容安全保障。 百度大脑图像审核技术基于深度学习的智能内容审核方案,准确识别图片和视频中的涉黄、微商广告、恶心等内容,也能从美观和清晰等维度对图像进行筛选,实现快速精准的审核,解放审核人力。
在EasyDL平台背后主要使用了深度学习的技术,深度学习是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向。通过学习样本数据的内在规律和表示层次,最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 AI模型开发的基本流程介绍 step1:分析业务需求 在正式启动训练模型之前,需要有效分析和拆解业务需求,明确模型类型如何选择。
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本文从大模型与深度学习方面入手,解决大模型是否是深度学习的未来的问题。 而微调大模型就很难不对大量数据进行标注,而标注数据的同时数据清洗又是必不可少的一环。数据清洗是对业务数据中不符合标准规范或者无效的数据进行相关操作。在进行数据整合之前先定义数据的清洗规则,并对符合清洗规则的数据设置数据的错误级别。
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其次,人工智能平台训练环境作为面向电力业务领域的支撑平台,可以提供支持主流的机器学习和深度学习框架的训练环境,可基于提供的框架构建、测试 AI 模型,构建电力设备领域端边云协同应用创新服务模式,全面提升电网业务智能化水平,降低人工成本。 第三,电力智能化“降低门槛”的趋势在实践中进一步凸显。
微亿智造选择与百度智能云展开深度合作,期望运用百度的 AI 技术为工业质检行业提供智能化解决方案。 微亿智造是一家位于江苏省常州市的行业解决方案供应商。通过研究发现,在机器视觉检测应用中,打光和算法是两个难点。借助百度 AI 的机器视觉和深度学习技术,微亿智造打造了适用于复杂表面缺陷检测的智能自动化检测设备——“表面缺陷视觉检测备”。 这个设备拥有一双敏锐的“天眼”。
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大模型训练加速服务 BML 平台针对大模型和主流的深度学习模型的训练都提供了加速服务: 在大模型训练场景中,支持了大模型参数下的混合并行加速,支持主流大模型,如ERNIE, GPT, VIT, SWIN-TRANSFORMER等的并行训练加速。 在主流深度学习模型的训练场景中,支持了在大规模数据量下的数据并行加速需求。 其核心的技术优化点为: 基础网络优化。