0編碼構建AI模型

 

近年來人工智慧在語音識別、自然語言處理、計算機視覺等諸多領域取得了巨大成功，但人工智慧要規模化商用仍然存在一些問題和挑戰。例如麵包店要自動識別麵包種類及數量實現無人結算，如呼叫通用影像識別服務，雖然易用，但識別準確率低，無法準確區分麵包種類；如定製化模型，雖然可以提升識別的準確率，但對於大多數企業或個人來說，聘請專家定製模型費用高、週期長，後續更新難而自行開發由於專業要求高，難以實現。

ModelArts自動學習是一個幫助人們實現特定AI應用的低門檻、高靈活、零程式碼的定製化模型開發工具，目的是讓每個開發者都可以快速上手。有了自動學習開發者無需專業的AI基礎，不需要編寫任何程式碼，只需簡單操作即可訓練出屬於自己的定製化模型。以麵包店識別麵包定製模型為例，只需標註少量的店內麵包照片，透過自動學習介面引導和簡單操作，即可完成模型訓練及部署。相對常規模型訓練，自動學習訓練所需要的資料量更少，訓練更快，大多數模型準確率在80%以上！自動學習目前已支援影像分類、物體檢測、預測分析和聲音識別場景的模型定製化開發，可廣泛應用在工業零售安防等領域。影像分類和物體檢測可應用於質檢領域殘次品的自動檢測、園區人員穿戴規範檢測、物品擺放合規的無人巡檢、商超的自動識別計價。預測分析可應用於使用者畫像分析，實現精準營銷，也可應用於製造裝置預測性維護，根據裝置實時執行資料分析早期故障識別，減少裝置停機率。聲音識別可應用於生產或範安防場景的異常聲音監控。自動學習，目前已完成如運輸車種類識別、施工現場穿戴安全裝備及裝置安裝合規檢測等諸多成功案例。

ModelArts是面向AI開發者的一站式開發平臺，提供海量資料預處理及半自動化標註、大規模分散式訓練、自動化模型生成，及端-邊-雲模型按需部署能力，幫助使用者快速建立和部署模型，管理全週期AI工作流。將不斷提升模型的準確度和執行速度，擴充定製型別，包括文字分類，行為識別等場景模型的定製化開發。無論你是否會程式設計、會演算法都能透過簡單4步實現影像分類AI模型：1.匯入資料集；2.準備訓練模型程式碼檔案；3.建立訓練作業；4.匯入訓練完成的模型。

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