文本实体抽取数据标注 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本实体抽取数据标注 通过平台导入「无标注信息」的数据集后，可对无标注数据进行标注操作。 1. 创建标签 进入到待标注的数据集，您需要在右侧的标签栏中创建标签，点击「添加/搜索标签」后，即可输入标签名称，注意平台仅支持数字和字母的标签名 添加完标签后，可以添加标签的备注信息，如下图： 2.标注实体 您可以在文中划选需要标注的文本，然后在弹出的下落标签中选择需要标注的标签，如下图。也可以在划选文本后
图像智能标注介绍说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
图像智能标注介绍说明 使用智能标注功能可降低数据的标注成本。启动后，系统会从数据集所有图片中筛选出最关键的图片并提示需要优先标注。通常情况下，只需标注数据集30%左右的数据即可训练模型。与标注所有数据后训练相比，模型效果几乎等同 整体流程以物体检测的智能标注流程为例: 创建智能标注任务 启动物体检测数据集的智能标注前，请先检查一下是否已满足以下条件： 所有需要识别的标签都已创建 每个标签的标注框数
sklearn框架API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
sklearn框架API调用文档 本文档主要说明使用sklearn框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于sklearn机器学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取AK/
文本分类API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
文本分类API调用文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 接口描述 基于自定义训练出的文本分类模型，实现个性化文本分类。模型训练完毕后发布可获得定制化文本分类API 接口鉴权 1、在 BML——控制台 创建应用
序列标注API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
序列标注API调用文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 接口描述 基于自定义训练出的序列标注模型，实现定制标签的序列标注。模型训练完毕后发布可获得定制API 接口鉴权 1、在 BML——控制台 创建应用 2、
Pytorch框架API调用文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Pytorch框架API调用文档 本文档主要说明使用Pytorch框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于Pytorch深度学习框架训练出的模型，模型训练完毕，发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建应用 应用列表获取AK/
Sklearn服务代码文件示例 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Sklearn服务代码文件示例 Sklearn服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于Sklearn库的机器学习模型时，除需导入模型文件外，也需要导入服务代码文件，其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 Sklearn模型服务代码示例如下所示： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # ******
图像分类数据标注说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
图像分类数据标注说明 目录 标注操作说明 标注技巧说明 上传图片 标注操作说明 在数据集查看详情页面可以点击开始标注，进入到标注页面。 添加标签 点击右侧添加标签，输入不同分类名称，完成标签添加。 标签格式说明：目前平台标签名称只支持数据/字母/下划线，暂时不支持中文 标注方式 根据左侧选定的当前图片，在右侧标签列表选择标签即可完成标注。 点击下一张图片/切换图片即可完成保存 标注技巧说明 快速标
TensorFlow 1.13.2 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
TensorFlow 1.13.2 TensorFlow 基于tensorflow框架的MNIST图像分类任务示例代码，训练数据集点击 这里 下载 单机训练（计算节点数为1），示例代码如下： import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras layers = tf . layers t
003-查看模型特征溯源 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
003-查看模型特征溯源 可视化建模提供特征溯源功能，对模型可用特征进行可视化溯源。 如果数据集组件到算法组件的路径中仅包含“数据处理组件（除‘Python数据处理组件’）”或“特征工程组件（除‘Python特征工程组件’）”，则可以生成特征溯源信息。 算法组件运行成功后，点击鼠标右键，选择“特征溯源”查看。 在弹出的界面中选择需要查看的特征名称，查看对应的溯源信息。
