文字识别任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文字识别任务简介 文字识别模型类型 文字识别模型即是常说的OCR模型，预置模型调参目前提供了通用的全文本识别场景，可以应对常规的文字识别任务，且支持多种文字。 文字识别模型应用场景 纸质文档电子化 通用文字识别模型支持针对多语种的纸质文档进行电子化，开发者可以采集文档图片并标注，对模型进行训练，从而实现纸质文档的自动电子化，提升工作效率。 图像转文字 通用文字识别模型支持识别图像上的文字，开发者可
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。
yaml文件编写规范 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
yaml文件编写规范 yaml文件编写规范 如下所示是进化算法pbt的yaml文件配置示例： yaml文件中主要分为四大部分： 搜索算法参数： algo：指定选择的搜索策略,下表为各种搜索算法对应的字段。 搜索策略 英文字段 随机搜索 RANDOM_SEARCH 贝叶斯搜索 TPE_SEARCH 进化算法 PBT_SEARCH 进化-CMAES CMAES_SEARCH 粒子群算法 PARTICL
Sklearn 0.23.2 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Sklearn 0.23.2 Sklearn sklearn框架下，自定义作业支持发布保存模型为 pickle 和 joblib 格式，并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。使用下面代码进行模型训练时，训练程序可以自行加载数据，训练数据选择空文件夹即可。 pickle格式模型示例代码: # -*- coding:utf-8 -*- sklearn train demo im
预置模型调参简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
预置模型调参简介 在BML中，面向初级的AI开发者提供了预置模型调参建模方式。在该方式下，开发者无需关注构建模型的代码细节，而只需要选择合适的预训练模型以及网络即可。对于系统预置的可配置网络参数，可以适用于大部分场景，开发者也可以根据自己的经验进行调整，以获得更适合特定场景的模型。 预置模型调参支持视觉和自然语言处理两大技术方向： 技术方向 类型 视觉 图像分类 物体检测 实例分割 自然语言处理
004-查看特征重要性 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
004-查看特征重要性 对于LR二分类、LR多分类、广义线性回归、XGBoost二分类、XGBoost多分类、XGBoost回归等算子组件，支持 在算子运行成功后 ，查看其重要特征。 实验运行成功后，鼠标右键点击相应的算子组件，如“XGboost多分类“，选择“查看特征重要性”，即可显示前50个重要的特征。 如需查看全部特征的特征重要性指标，可以点击弹框上方的“下载完整内容”，下载完整的特征重要性
如何发布私有API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布私有API 训练完毕后，可以在左侧导航栏中找到【EasyEdge本地部署】，选择通用【服务器】，点击【发布新服务】，进入发布界面。 step1.部署方式选择服务器，集成方式选择私有API后，选择需要发布的模型及版本，上传指纹文件，勾选业务场景需要的操作系统与硬件芯片。设置完毕点击下一步 step2. 填写完基本信息之后，点击 提交 ，即可申请将模型封装成可离线计算的部署包，申请通过后，即可
表格预测任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
表格预测任务简介 脚本调参支持多种表格预测任务，训练得到的模型可以应用到广泛实际场景中。 表格预测模型类型 表格预测帮助用户通过机器学习技术发现已有数据中的规律，从而创建机器学习模型，并基于机器学习模型处理新的数据，为业务应用生成预测结果。脚本调参中提供的表格数据预测支持创建回归、二分类、多分类三种类型的机器学习模型。 回归：目标列是连续的实数范围，或者属于某一段连续的实数区间。如在销量预测场景中
超参数配置参考 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
超参数配置参考 超参来源 目前BML脚本调参任务类型支持三种方法配置任务中网络的超参数，你可以沿用「脚本编辑」中设定的超参数，为获取更高的模型精度，也可以选择「自动超参搜索」对网络的超参数进行搜索。选择「已有超参搜索结果」时，可以在预训练模型和预训练网络相同的任务中，复用自动超参搜索结果，高效地训练出高精度模型。 自动超参搜索 在超参搜索的过程中，由于模型复杂、计算成本很高，且每个超参数都有较大的
Pytorch 1.7.1 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch 1.7.1 Pytorch 训练代码 基于Pytorch框架的MNIST图像分类示例代码，数据集请点击 这里 下载。 单机训练时（计算节点等于1），示例代码如下： import argparse import torch import torch . nn as nn import torch . nn . functional as F import torch . optim
