客户洞察 客户洞察是基于大数据与AI技术的智能分析平台,通过整合多源用户行为数据(如搜索、交互、消费等),结合深度学习算法构建精细化用户画像,精准识别客户特征、需求及行为趋势。 应用场景 一、线索留资加微 通过智能引导与互动收集用户需求,自然流畅的引导客户完成加微流程,大模型确保准确收集客户号码,支持自动加微验证,高效率引流私域运营。
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。
飞桨框架:国内首个开源开放、开发者规模最大、功能完备的产业级深度学习平台,提供多端多平台的高性能推理引擎框架。超过360万开发者、服务9万余企业,生产超过31万模型。 百度工业视觉智能平台:首款端云一体工业视觉智能平台,超过10+工业定制基础模型,20+工业预置场景模型,平台使用合作伙伴超过400+。
解 JSON 复制 1 { 2 version : 1.0 , 3 networkType : detection , 4 networkName : yolov3 , 5 threshold : 0.35 , 6 transforms : [ { 7 action :
定制短文本相似度模型,是基于深度学习技术,可实现对两个文本进行相似度的比较计算。
产品优势 高质量 通过AI模型深度学习,根据视频复杂度动态分配最优编码参数,基于人眼主观的画面增强,支持画质修复、超分辨率,并结合codec本身的深度调优,大幅提升画面质量。 高效率 根据用户级别、队列级别、视频时长和复杂度等综合因素智能调度,确保高优任务优先处理。长文件分片并行处理大幅提升转码速度。
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。
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。
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。
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模型训练的基本流程介绍 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。