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平台部署+基地标注 助力业务升级 深度学习标注平台的部署增强了国际汽车城的软件设施能力，“平台部署+基地标注”的模式在保证数据安全的同时，也极大提升了汽车城的数据处理能力。
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使用产品 车辆分割 图像对比增强 乐往科技应用机器翻译实现外文网课无障碍理解 软件工具 乐往科技是一家主要从事听障人科技产品研发和服务的社会企业，致力于方便广大听障群体的学习生活，极大地满足了全国2800多万听障群体的沟通交流需求。
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AI助力机械质检更高效 利用依托飞桨深度学习平台构建的EasyDL零门槛AI开发平台，完成喷油嘴识别模型。实现零件瑕疵判读的无人化，以及节约近60万/年的人力成本、并将检验效率整体提高30%。
作文自动点评或批改 - ModelBuilder
初步判断该实验效果会更好。 （三）效果评估 1、评分分析 调优后，我们使用这三种模型基于评估集进行预测，并与人工Review的批改、直接调用EB4和直接调用ERNIE Speed 模型批改作文做对比。
Prompt自动化进阶之路：不会走也能飞 千帆社区
也要大量任务相关的训练数据，通过深度学习方法自动获取特征(表示学习)进行端到端分类学习； 第三范式： 预训练-精调范式 （ 目标工程 ）：当前使用比较多的预训练+微调范式，通过预训练方式(比如掩码语言模型Masked Language Model)来学习海量的语言学知识，然后下游使用少量任务相关数据对预训练模型进行微调即可； 第四范式： 预训练-提示-预测范式 （ Prompt工程 ）：当前进入了Prompt
005-AutoML(自动调参) - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
005-AutoML(自动调参) AutoML(自动调参) 为了帮助模型达到更精准的效果，平台支持自动调参。支持自动调参的组件有XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等等。 点击“AutoML 按钮。 在弹出的“自动调参”页面中，选择对应的算法组件。 在调参配置中，设置数据拆分比例、网格拆分数、参数范围和调参方式等。 设置调参模型的评估标准。 点击“确定”，完成自动调参。
通用类模型API参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
请在 《XGBoost框架API调用文档》 中查看XGBoost框架模型的API参考
