摘要：編碼構(gòu)建模型近年來人工智能在語音識別自然語言處理計算機視覺等諸多領(lǐng)域取得了巨大成功，但人工智能要規(guī)模化商用仍然存在一些問題和挑戰(zhàn)。

0編碼構(gòu)建AI模型

近年來人工智能在語音識別、自然語言處理、計算機視覺等諸多領(lǐng)域取得了巨大成功，但人工智能要規(guī)模化商用仍然存在一些問題和挑戰(zhàn)。例如面包店要自動識別面包種類及數(shù)量實現(xiàn)無人結(jié)算，如調(diào)用通用圖像識別服務(wù)，雖然易用，但識別準(zhǔn)確率低，無法準(zhǔn)確區(qū)分面包種類；如定制化模型，雖然可以提升識別的準(zhǔn)確率，但對于大多數(shù)企業(yè)或個人來說，聘請專家定制模型費用高、周期長，后續(xù)更新難而自行開發(fā)由于專業(yè)要求高，難以實現(xiàn)。
ModelArts自動學(xué)習(xí)是一個幫助人們實現(xiàn)特定AI應(yīng)用的低門檻、高靈活、零代碼的定制化模型開發(fā)工具，目的是讓每個開發(fā)者都可以快速上手。有了自動學(xué)習(xí)開發(fā)者無需專業(yè)的AI基礎(chǔ)，不需要編寫任何代碼，只需簡單操作即可訓(xùn)練出屬于自己的定制化模型。以面包店識別面包定制模型為例，只需標(biāo)注少量的店內(nèi)面包照片，通過自動學(xué)習(xí)界面引導(dǎo)和簡單操作，即可完成模型訓(xùn)練及部署。相對常規(guī)模型訓(xùn)練，自動學(xué)習(xí)訓(xùn)練所需要的數(shù)據(jù)量更少，訓(xùn)練更快，大多數(shù)模型準(zhǔn)確率在80%以上！自動學(xué)習(xí)目前已支持圖像分類、物體檢測、預(yù)測分析和聲音識別場景的模型定制化開發(fā)，可廣泛應(yīng)用在工業(yè)零售安防等領(lǐng)域。圖像分類和物體檢測可應(yīng)用于質(zhì)檢領(lǐng)域殘次品的自動檢測、園區(qū)人員穿戴規(guī)范檢測、物品擺放合規(guī)的無人巡檢、商超的自動識別計價。預(yù)測分析可應(yīng)用于用戶畫像分析，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，也可應(yīng)用于制造設(shè)備預(yù)測性維護(hù)，根據(jù)設(shè)備實時運行數(shù)據(jù)分析早期故障識別，減少設(shè)備停機率。聲音識別可應(yīng)用于生產(chǎn)或范安防場景的異常聲音監(jiān)控。自動學(xué)習(xí)，目前已完成如運輸車種類識別、施工現(xiàn)場穿戴安全裝備及設(shè)備安裝合規(guī)檢測等諸多成功案例。
ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。將不斷提升模型的準(zhǔn)確度和運行速度，擴(kuò)充定制類型，包括文本分類，行為識別等場景模型的定制化開發(fā)。無論你是否會編程、會算法都能通過簡單4步實現(xiàn)圖像分類AI模型：1.導(dǎo)入數(shù)據(jù)集；2.準(zhǔn)備訓(xùn)練模型代碼文件；3.創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)；4.導(dǎo)入訓(xùn)練完成的模型。
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