
圍繞行業應用構建一站式的AI能力平臺,提供 AI 開發全生命周期管理功能,包括模型設計、訓練、優化、評估、發布、下載等完整過程;提供全流程的圖形化操作界面,支持可視化建模和 Notebook建模,用戶無編程或低代碼編程即可完成算法模型訓練及使用,降低開發門檻、提升開發效率。生成的AI模型可以方便地發布到智語、智眼等產品中,有效地提升相關產品的行業應用效果。
針對AI訓練需要的大量標注數據的難題,面向行業的人工智能定制優化平臺可以借助數據智能標注平臺,向用戶提供文本、圖像、視頻等數據的標注服務,包括機器預標注、可視化標注、標注效果評估等功能。用戶可以構建自己的業務標注數據集,生成專屬的行業AI模型。
支持AutoML,提供深度學習模型及傳統機器學習的優化管理工作,包括參數調優設置、神經網絡模型壓縮、增量訓練等功能。
深度學習的主要驅動?來???標注的?數據和?性能算?。知識圖譜作為?質量的標注數據,對機器學習也是重要的信息源。將?業知識圖譜等知識資源應?于深度學習中,將?數據驅動的深度神經?絡加?知識驅動,通過多模型的集成學習,提升認知計算效果。另???,將深度學習成果?于知識發現,形成良性循環。
圍繞行業應用構建一站式的AI能力平臺,提供 AI 開發全生命周期管理功能,包括模型設計、訓練、優化、評估、發布、下載等完整過程;提供全流程的圖形化操作界面,支持可視化建模和 Notebook建模,用戶無編程或低代碼編程即可完成算法模型訓練及使用,降低開發門檻、提升開發效率。生成的AI模型可以方便地發布到智語、智眼等產品中,有效地提升相關產品的行業應用效果。
針對AI訓練需要的大量標注數據的難題,面向行業的人工智能定制優化平臺可以借助數據智能標注平臺,向用戶提供文本、圖像、視頻等數據的標注服務,包括機器預標注、可視化標注、標注效果評估等功能。用戶可以構建自己的業務標注數據集,生成專屬的行業AI模型。
支持AutoML,提供深度學習模型及傳統機器學習的優化管理工作,包括參數調優設置、神經網絡模型壓縮、增量訓練等功能。
深度學習的主要驅動?來???標注的?數據和?性能算?。知識圖譜作為?質量的標注數據,對機器學習也是重要的信息源。將?業知識圖譜等知識資源應?于深度學習中,將?數據驅動的深度神經?絡加?知識驅動,通過多模型的集成學習,提升認知計算效果。另???,將深度學習成果?于知識發現,形成良性循環。