如果您手中的标注数据集样本较少(例如少于1000条),可选择「高精度」的算法。使用高精度的算法训练模型将会耗时更久,实验环境下1000个样本,预计在20-60分钟左右完成训练 如果您选择了高性能的模型,相同训练数据量的情况下,训练耗时更短,模型预测速度更快。
借助表单式的建模工具,无需专业技术人员,卓思完成了从数据融合、模型建立、评估、发布的全流程。通过直观的模型报告,可以直接辅助运营决策。 线索评级的核心是“找对人,做对事”,通过联合建模,评分邀约的效果相较自然邀约有了显著提升,帮助客户在正确的时间,找对正确的人,提供合适的服务。 客户收益 卓思经销商的意向客户比例翻4倍,到店率提高8倍以上,线索跟进所需人力降低90%+。
元数据 ✘ ✘ 读取 ✘ ✘ 编辑 ✘ ✘ 创建 ✘ ✘ 管理 ✘ ✘ 数据模式 无权限 ✔️ ✘ 读取 ✘ ✘ 编辑 ✘ ✘ 创建 ✘ ✘ 管理 ✘ ✘ 数据表 无权限 ✔️ ✘ 读取 ✘ ✘ 修改 ✘ ✘ 管理 ✘ ✘ 数据卷 无权限 ✔️ ✘ 读取 ✘ ✘ 修改 ✘ ✘ 管理 ✘ ✘ 数据集 无权限 ✔️ ✘ 读取 ✘ ✘ 写入 ✘ ✘ 新建版本 ✘ ✘ 管理 ✘ ✘ 模型 无权限 ✔️
利用样本间的关系建立关系完全图模型,在完全图中,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点的标签按相似度传递给其他节点。 输入 输入数据集,包括源顶点列,目标顶点列。 输出 输出结果数据集,包括两列:node(源/目标顶点名称),community(社区id),community一致表示属于同一个社区。
异常分析 Sugar BI可以对数据中的异常进行分析和预警。 可以通过配置 条件格式 在图表中对异常点进行标注。对于普通数据,可以分析数据与固定值的异常情况,对于时序数据,可以进一步分析数据的同环比异常情况。 还可以通过配置 数据预警 在数据发生异常时进行预警,异常的配置可以是度量值与固定值、度量统计值与固定值、度量值与统计值三种情况,在数据发生异常时进行邮件、微信等方式的预警。
BiPlay BiPlay 包含 9.7 小时的双手动数据,这些数据由 aloha 机器人在美国加州大学伯克利分校的 RAIL 实验室收集。它包含 7023 个片段,2000 个语言标注和 326 个独特场景。 为了解决现有双臂数据集任务单一、环境固定的问题,BiPlay数据集采用随机物体和背景,采集多样化双臂操作轨迹。
解决方案 一、词法分析,更准确地理解用户搜索意图 百度词法分析提供分词、词性标注、命名实体识别三大功能,能够识别出文本串中的基本词汇(分词),对这些词汇进行重组、 标注组合后词汇的词性,并进一步识别出命名实体,更精准地理解用户搜索意图。
结构化生成层的核心技术是 “逻辑重构与格式标准化”,模型通过分析视频内容的叙事逻辑,自动构建笔记的层级结构(一级标题、二级标题、要点列表),并对关键信息进行标注(如用加粗突出核心结论、表格呈现数据对比)。生成的笔记支持 Markdown、Word、PDF 等多种格式导出,同时提供结构化数据接口(JSON 格式),便于开发者集成至企业知识库、培训管理系统等下游应用 [参考集成文档]。
第三步,形成可上传到EasyDL进行训练的数据,您可以导入原始数据后使用EasyDL的标注工具完成标注,这里的原始数据要求为:Excel/txt的单列数据(如下图): 点击【导入】选择【未标注】数据完成后,点击【标注】通过平台内置的文本分类标注完成快速标注,标签即为专栏名称,一个标题打上一个标签即可,如下图: 也可以先将训练数据处理好后再上传到EasyDL。
这部分模型效果的结果内容是基于训练数据集,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个图片,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。 注意:若想要更充分了解模型效果情况,建议发布模型为API后,通过调用接口测试批量图片数据获取更准确的模型效果。