表格数据预测-自动 4 0.004 结构化数据-表格数据预测-二分类 4 0.004 结构化数据-表格数据预测-多分类 4 0.004 结构化数据-表格数据预测-回归 4 0.004 结构化数据-时序预测 5 0.005 开通按量后付费后即可购买调用点包。
这部分模型效果的指标是基于训练数据集,随机抽出部分数据不参与训练,仅参与模型效果评估计算得来。所以 当数据量较少时(如图片数量低于100个),参与评估的数据可能不超过30个,这样得出的模型评估报告效果仅供参考,无法完全准确体现模型效果。 查看模型评估结果时,需要思考在当前业务场景,更关注精确率与召回率哪个指标。是更希望减少误识别,还是更希望减少漏识别。
第三步,形成可上传到EasyDL进行训练的数据,您点击【导入】选择【未标注】数据导入,可以上传本地原图的zip包,如下图: 第四步,当您把图片上传到图像分类数据集进行标注时,可批量标注功能快速为图片打标签,提高您的标注效率,如下图: 模型训练 当您的数据准备完成后,您可以点击先点击【创建模型】完成模型创建后,点击【训练模型】启动训练。
通过分析用户的数据和反馈,AI助理可以为每个用户量身定制适合他们的膳食计划。 实时反馈和调整:AI助理不仅提供初始的膳食建议,还能随时根据用户的反馈和变化的健康状况进行调整和优化。用户可以通过与AI助理的互动,获得即时的反馈和建议,帮助他们更好地管理自己的饮食习惯。 智能推荐和食谱生成:AI助理能够分析用户的喜好和营养需求,智能推荐适合他们的食物和食谱。
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添加训练数据 需选择1个数据集。
发起训练 训练模型 完成数据的标注,或提交已标注的数据后,即可在「模型中心」目录中点击「训练模型」,开始模型的训练。 按以下步骤操作,启动模型训练: Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」、「EasyEdge本地部署」。
否 array(object) 数据集列表 +dataset_id 否 number 数据集ID +dataset_name 否 string 数据集名称 +type 否 string 数据集类型 +status 否 string 数据集状态 +special_status 否 string 数据集特殊状态,包括shared、smart和空值,分别表示共享中、智能标注中、非特殊状态 查看分类(标签
UNIT配置的过程仅需四步: Step1:梳理业务逻辑,建立对话单元; Step2:配置对话单元,包括:意图、词槽和机器回复的规则; Step3:梳对话语料的标注,可以建立对话样本集、模板集来标注语料; Step4:训练和验证效果,标注好的语料进行训练,并在平台验证对话效果。
添加训练数据 可选择多个数据集。