围绕行业应用构建一站式的AI能力平台,提供 AI 开发全生命周期管理功能,包括模型设计、训练、优化、评估、发布、下载等完整过程;提供全流程的图形化操作界面,支持可视化建模和 Notebook建模,用户无编程或低代码编程即可完成算法模型训练及使用,降低开发门槛、提升开发效率。生成的AI模型可以方便地发布到智语、智眼等产品中,有效地提升相关产品的行业应用效果。
针对AI训练需要的大量标注数据的难题,面向行业的人工智能定制优化平台可以借助数据智能标注平台,向用户提供文本、图像、视频等数据的标注服务,包括机器预标注、可视化标注、标注效果评估等功能。用户可以构建自己的业务标注数据集,生成专属的行业AI模型。
支持AutoML,提供深度学习模型及传统机器学习的优化管理工作,包括参数调优设置、神经网络模型压缩、增量训练等功能。
深度学习的主要驱动⼒来⾃⼈⼯标注的⼤数据和⾼性能算⼒。知识图谱作为⾼质量的标注数据,对机器学习也是重要的信息源。将⾏业知识图谱等知识资源应⽤于深度学习中,将⼤数据驱动的深度神经⽹络加⼊知识驱动,通过多模型的集成学习,提升认知计算效果。另⼀⽅⾯,将深度学习成果⽤于知识发现,形成良性循环。
围绕行业应用构建一站式的AI能力平台,提供 AI 开发全生命周期管理功能,包括模型设计、训练、优化、评估、发布、下载等完整过程;提供全流程的图形化操作界面,支持可视化建模和 Notebook建模,用户无编程或低代码编程即可完成算法模型训练及使用,降低开发门槛、提升开发效率。生成的AI模型可以方便地发布到智语、智眼等产品中,有效地提升相关产品的行业应用效果。
针对AI训练需要的大量标注数据的难题,面向行业的人工智能定制优化平台可以借助数据智能标注平台,向用户提供文本、图像、视频等数据的标注服务,包括机器预标注、可视化标注、标注效果评估等功能。用户可以构建自己的业务标注数据集,生成专属的行业AI模型。
支持AutoML,提供深度学习模型及传统机器学习的优化管理工作,包括参数调优设置、神经网络模型压缩、增量训练等功能。
深度学习的主要驱动⼒来⾃⼈⼯标注的⼤数据和⾼性能算⼒。知识图谱作为⾼质量的标注数据,对机器学习也是重要的信息源。将⾏业知识图谱等知识资源应⽤于深度学习中,将⼤数据驱动的深度神经⽹络加⼊知识驱动,通过多模型的集成学习,提升认知计算效果。另⼀⽅⾯,将深度学习成果⽤于知识发现,形成良性循环。