人体分析

深度学习可以处理任何类型的数据，例如图片、文本等等；但是这些数据很难用机器完成。大模型可以训练更多类别、多个级别的模型，因此可以处理更广泛的类型。另外：在使用大模型时，可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。深度学习算法不需要像大模型那样训练大量数量的模型来学习特征之间的联系。深度学习算法是基于神经元的，而大模型是利用大量参数训练神经网络。

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配置数据增强策略 深度学习模型的成功很大程度上要归功于大量的标注数据集。通常来说，通过增加数据的数量和多样性往往能提升模型的效果。当在实践中无法收集到数目庞大的高质量数据时，可以通过配置数据增强策略，对数据本身进行一定程度的扰动从而产生 新 数据。模型会通过学习大量的 新 数据，提高泛化能力。 你可以在「默认配置」、「手动配置」2种方式中进行选择，完成数据增强策略的配置。

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组件功能 集成主流深度学习框架，提供开箱即用的深度学习任务提交能力，目前支持以下深度学习框架： 1、TensorFlow（ TFJob ） 2、PyTorch（ PyTorchJob ） 3、MXNet（ MXJob ） 4、PaddlePaddle（ PaddleJob ） 使用场景 您可以直接在 CCE 集群上运行深度学习任务，提高 AI 工程效率。

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EdgeBoard正是面向不懂FPGA开发和深度学习的用户，由百度完成FPGA逻辑设计，驱动设计并封装底层的功能。封装深度学习相关内容，用户只需调用Paddle-Mobile或者Paddle-Lite API接口，编写少量的业务代码即可完成神经网络在终端设备上的运行。从模型生产、配套硬件、软件开发到实际场景运用，全链路支持。

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您采集到的原始图片、文本、音频、视频、OCR、表格等数据，经过EasyDL加工、学习、部署后，可通过公有云API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，通过离线SDK或私有API进一步集成，流程如下： 根据企业用户的应用场景及深度学习的技术方向，EasyDL共推出6大通用产品及1个行业产品： EasyDL 图像： 定制基于图像进行多样化分析的AI模型，实现图像内容理解分类、

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安全保障 采集人脸流程数据全流程加密，防止信息被篡改 稳定服务保障 提供企业级稳定、精确的大流量服务，拥有毫秒级识别响应能力、弹性灵活的高并发承载，可靠性保障高达99.99% 算法世界领先 基于百度专业的深度学习算法和海量数据训练，人脸识别算法在最权威的公开评测比赛中排名世界领先 应用场景 千帆大模型 智能创作 文字识别 语音技术 人脸识别 泛互联网 直播互动平台 广告投放 政企应用 泛互联网 网站流量激增时

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