在智能转型浪潮下,百度EasyDL的"AI包容之路
然而,不能编程,心比力量更缺乏,不能跟上工业发展的步伐,如何突破技术的驱动?
百度EasyDL是这样一个工具,它允许没有技术基础的中小型企业在智能转换方面实现"弯腰超越"。
EasyDL最近推出的"地心引力"计划进一步降低了人工智能登陆的门槛和成本,使人工智能从概念到实验室进入企业商业和公共生活,这是一套不再像他们想象的那么遥远的闭环过程。
EasyDL把AI降落在地上,太容易了。
1956年夏天,麦卡锡、明斯基和其他科学家在美国达特茅斯学院会面,讨论"如何用机器模拟人类智能",并首次提出了"人工智能"的概念。
经过60多年的发展,人工智能已经进入大规模登陆阶段,越来越多的企业开始智能化升级,使得人工智能应用场景更加多样化和复杂化,对人工智能高效定制的需求也在增加。
在这方面,也出现了新的问题。
根据百度和波士顿咨询公司的联合研究,约86%的市场需求需要在业务场景下定制AI模型。在定制模型的过程中,企业用户和开发人员经常面临缺乏模型培训经验、数据采集和标记成本高、模型调整和部署过程繁琐、模型优化迭代周期长等困难,导致整个项目的成本高、周期长。而且在项目的早期阶段无法准确地预期到项目效果。
就像企业与技术之间的一座山,企业要进行智能化改造,一方面不具备这样的专业能力,另一方面由于转型过程的不确定性而犹豫不决。
企业需要一个"愚蠢"的人工智能登陆或应用工具,基于百度的深度学习平台EasyDL应运而生。
EasyDL作为一种高效易用的零阈值、一站式人工智能开发平台,支持智能数据、模型开发、服务部署等全过程功能。目前,EasyDL支持图像分类、目标检测、图像分割、音频和视频分类、语音识别自训练、表格数据预测、文本分类、情感倾向分析等任务类型,可以帮助中小型企业结合业务需求,解决效率和成本问题。
对于EasyDL来说,让人工智能落到实处是多么容易,让我们看看两个例子。
青岛爱袋花饰是一家专业的箱包检验公司,每天需要检查100,000多件货物。
在爱袋花饰之前,采用传统的X射线针头探测器通过X射线返回行李的内部信息,其中需要人工肉眼判断箱包中是否有金属异物,金属附件的数量是否符合生产要求,不仅效率低,人工成本大,而且长期重复工作也容易产生疲劳和松弛,质量控制总是难以提高。
爱袋花饰采用EasyDL培训箱包质量检验模型,只提供针头、剪刀等异物及金属零件商品的X光图像,在不需要了解AI算法细节的前提下,对90%的模型进行了训练,大大提高了箱包生产过程中残留异物(如针、金属件等)的检出率,提高了箱包的质量检验效率。