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自动学习简介

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更新时间: 2019/06/04 15:23

自动学习功能介绍

ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析和声音分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。

  • 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。
  • 物体检测:识别出图片中每个物体的位置和类别。
  • 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。
  • 声音分类:对环境中不同声音进行分类识别。

使用自动学习功能构建模型的端到端示例,请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。

自动学习流程介绍

使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1

图1 自动学习操作流程

项目类型介绍

图像分类

图像分类项目,是对图像进行检测分类。添加图片并对图像进行分类标注,每个分类识别一种类型的图像。完成图片标注后开始自动训练,即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动识别、运输车辆种类识别和残次品的自动检测。例如质量检查的场景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。

物体检测

物体检测项目,是对输入的图像检测是否包含某种特定类物体,用合适大小的框,标注出物体的位置,输出检测到的物体类别及位置。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

预测分析

预测分析项目,是一种针对结构化数据的模型自动训练应用,能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析,实现精准营销。也可应用于制造设备预测性维护,根据设备实时数据的分析,进行故障识别。

声音分类

声音分类项目,是识别一段音频中是否包含某种声音。可应用于生产或活安防场景的异常声音监控。

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