什么是EasyDL - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
syDL 视频： 定制基于视频片段内容进行分类的AI模型，适用于区分不同短视频类别等场景，以及定制目标追踪AI模型，实现跟踪视频中特定目标对象及轨迹，适用于视频内容审核、人流/车流统计、养殖场牲畜移动轨迹分析等场景 EasyDL 结构化数据： 挖掘数据中隐藏的模式，解决二分类、多分类
用BML实现图片分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
2、进入创建数据集界面，填写相关信息，选择数据和标注类型（注意训练集、验证集、测试集需要分开创建）。 3、数据集创建完成后，可以在数据总览界面看到刚才创建好的数据集ID，点击【导入】，将自己要训练的数据集导入。 以本地导入-上传压缩包为例：导入方式选择【本地导入】，选择标注格式，点击【上传压缩包】。
部署EasyDL烟火检测模型至ARM64节点 - 智能边缘BIE | 百度智能云文档
3、训练模型 3.1 导入数据集 访问EasyDL——物体检测模型，可点击 此处 直接访问 EasyData数据服务——数据总览——创建数据集 在数据集下发，点击 导入 ，在导入数据当中填写如下信息： 数据标注状态：有标注信息 导入方式：分享链接导入 标注格式：xml（特指voc） 链接地址：上述2.3步骤的 fire_detection_VOC2020.zip 的下载URL 点击 确认并返回 ，完成数据集导入
10.电动车进电梯自动预警 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
数据标注 由于需训练一个目标检测模型，检测出图片中包含的电瓶车，所以标注时需选择目标检测模版进行标注，标注时注意所有图片中出现的目标物体都需要被框出（框可以重叠），检测框应包含整个物体，且尽可能不要包含多余的背景。如下图： 标注示例如下： 模型训练 第一步，选择物体检测任务类型，点击创建模型，根据实际业务自定义命名。
EasyDL文本介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
Step 2 上传并标注数据 不同类型的任务对应的数据格式不一致，您可以上传未标注数据并使用平台提供的标注工具进行标注。或直接上传各任务的标注数据。 Step 3 训练模型并校验效果 选择部署方式与算法，用上传的数据一键训练模型。 模型训练完成后，可在线校验模型效果。
Prompt 技巧宝典（六）：自动提示工程师等进阶技巧 千帆社区
我们知道每个问题重复向LLM尽情请求，得到的结果可能是稳定的也可能是不稳定的，第一步就是要找到数据集中的Q不稳定率进行计算，并排名。 第二步：将不稳定的Q排名高的进行人工标注 第三步：将人工标注的Q做为COT提示中的示例，构建完整Prompt 主要原理是，CoT提示词中的示例，如果是LLM本身约不稳定的场景进行人工标注，越能提高模型的推理性能。
更新日志 - 客悦智能客服企业版 | 百度智能云文档
标注聚类列表、标注数据列表、标注动作等相关接口 6.1 (2020-07) Features 增加渠道维度、渠道维度值、特殊渠道值、FAQ特殊答案模块 FAQ标准问模块取消channelAnswer字段 增加bot 列表 增加发布模块，包含bot 发布、知识发布、发布监控、发布取消等 增加nlu功能模块，包含 nlu 分析、关键词提取、文本相似度 增加实体模块，包含普通实体、实体值 增加统计会话历史详情功能
GalaxeaOpenWorld - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
主要功能 500+小时的真实世界移动操作数据 所有数据均使用统一的机器人形态收集以确保一致性。 细粒度的子任务语言标注。 涵盖住宅、厨房、零售和办公环境。 数据集以 RLDS 和 LeRobot 格式提供。 如果您使用该数据集，请查看并遵守发布方声明的开源协议 HuggingFace 。
物体检测模型如何提升效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
想要提升模型效果，可以尝试以下两种方法： 检查并优化训练数据 检查是否存在训练数据过少 的情况，建议 每个标签标注50个框以上 ，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的标注框数量是否均衡 ，建议 不同标签的标注框数数据量级相同，并尽量接近 ，如果有的标签框数很多，有的标签框数很少，会影响模型整体的识别效果。 通过 模型效果评估报告中的错误识别示例 ，有针对性地扩充训练数据。
产品优势 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
强大的数据处理服务 业界首个开放的数据采集和清洗服务。 支持自动数据增强，助力模型效果有效提升。 智能标注与多人标注双管齐下，标注效率提升80%。 高精度训练效果 预置百度超大规模视觉预训练模型。 预置业界领先的 NLP 预训练模型 文心 ERNIE 。 支持自动超参搜索、不平衡数据处理等先进训练机制。 支持视觉、文本、机器学习等丰富任务类型。
