智能化转型浪潮下，百度EasyDL的“AI普惠”之路

　 短视频，自媒体，达人种草一站处事

大家都想搭上人工智能这辆快车。

然而不会编程，心有余而力不敷，无法跟上技能敦促下财富成长的节拍应该怎么破?

百度EasyDL正是这样一款可以或许让没有技能基本的中小企业在智能化转型方面实现“弯道超车”的器材。

最近EasyDL推出的“万有引力”打算，进一步将AI落地的门槛与本钱打了下来，让人工智能从观念到尝试室，再到落地实际走入企业营业和公共糊口，这一整套闭环流程不再像想象中的那么遥不行及。

EasyDL让AI落地so easy

1956年的炎天，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“怎样用呆板模仿人的智能”，初次提出了“人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)”这一观念。

颠末60多年的成长，人工智能进入到大局限落地阶段，越来越多的企业也开始举办智能化进级，这也让AI应用场景趋于多样化和伟大化，企业对高效定制AI的需求也越来越大。

在这样的配景之下，新的题目也发生了。

按照百度和波士顿咨询公司的连系调研中，发明约86%的市场需求必要定制开拓营业场景下的AI模子，在定制模子的进程中，企业用户和开拓者每每谋面对穷乏模子实习履历、数据收罗和标注本钱高、模子适配与陈设流程繁琐、模子优化迭代周期长等难点，从而造成整个项目本钱高、周期长，且在前期对项目结果无法精确预期。

就像一座大山横亘在企业与技能之间，企业想举办智能化转型，一方面自身不具备云云专业的手段，另一方面又因转型进程的不确定性而心生踌躇。

企业必要一种“傻瓜式”的AI落地可能应用的器材，基于百度飞桨深度进修平台的EasyDL就这样呈现了。

作为一个高效易用的零门槛、一站式AI开拓平台，EasyDL支持智能数据、模子开拓、处事陈设等全流程成果。今朝已经支持图像分类、物体检测、图像支解、音视频分类、语音辨认自实习、表格数据猜测、文天职类、情绪倾向说明等使命范例，可以辅佐中小企业团结营业需求，办理服从和本钱的题目。

EasyDL让AI落地到底有多轻易，我们来看看两个例子。

青岛爱包花饰是一家专业的箱包检品公司，天天必要搜查货物十多万件。

爱包花饰之前回收传统的X光检针机通过X射线返回箱包内部信息，个中必要人工肉眼判定箱包中是否有金属异物、金属配件数目是否切合出产要求，不仅服从低并且人力本钱大，长时刻的一再事变还轻易让检讨员发生疲惫和松弛，甚至品控始终难以进步。

爱包花饰行使EasyDL实习箱包质检模子，只是提供了含有针、铰剪等异物和金属部件商品的X光图像，在完全无需相识AI算法细节的条件下，也实习出了精确率90%的模子，箱包出产进程中的残留异物(如针、金属零部件等)的检出率和箱包的质检服从大大进步。

瀚才猎头之前也有着相同的烦恼，200万条人才数据，操作率不到10%。

作为“高级打点职员署理招募机构”，怎样高效地为客户保举吻合的人才是瀚才猎头的焦点营业，也是其在行业成长中的焦点竞争力。

但瀚才猎头10余年成长进程蕴蓄的体量复杂的人才“数据库”却由于其难以清算和分类，导致大量的数据资源处于“闲置”状态，瀚才猎头的上风也没有获得浮现和施展。

这个排场在行使EasyDL后产生了改变，通过EasyDL平台的数据洗濯和实习分类手段，瀚才猎头在1个月时刻内将200万条策划数据分别成12个大行业、147个小行业和10个通用职级信息，使被“遗弃”的数据开始有了匹配的“用武之地”。

早年凭证要害词搜刮的要领，天天只能找到60-70份吻合的候选者简历，此刻颠末数据布局化处理赏罚后，20分钟就也许到达600-1000份，并且精准度到达了95%以上，整个服从晋升了200倍。

行使简朴的背后是伟大技能的高度集成

以上两个案例都有一个配合点，即模子的实习进程不必要任何代码基本，只需按营业需求，完成数据处理赏罚和提交，然后选择陈设方法就可以了。

看似简朴的背后，现实上是百度EasyDL对伟大AI技能的深度掌控。

起首，在基本层，百度的超大数据库担保了模子结果。

EasyDL好用的第一要害在于结果，EasyDL担保结果的基本就是预置了百度大局限数据实习的预实习模子，让模子精度大大晋升。

好比，在视觉使命中，图像分类实习使命内置了百度基于海量互联网数据，包罗10万+分类、6500万图片实习的超大局限预实习模子，均匀精度可晋升3.24%-7.73%;物体检测实习使命内置百度基于800+标签、170万图片，1000万+检测框实习的超大局限物体检测预实习模子，均匀精度可晋升1.78%-4.53%。

再好比，在天然说话处理赏罚偏向，EasyDL预置了由百度自研的预实习模子文心(ERNIE)2.0，将大数据预实习与多源富厚常知趣团结，一连进修海量数据中的常识，将呆板语义领略程度晋升到一个新的高度。今朝文心(ERNIE)在中英文的16个使命上已经逾越了业界最好模子，全面合用于种种NLP应用场景。

其次，在应用层，通过智能数据处事来晋升企业服从。

所谓的智能数据处事，就是从数据收罗到数据标注，再到数据洗濯，EasyDL都能提供一站式的全方位处事。

以中科立业为例，这家做智能结算果蔬秤的公司但愿将AI处事集成在智能果蔬结算秤长举办果蔬辨认，但他们在超市试运营时，常常会呈现因物体遮挡(塑料袋遮挡)、光泽多变(亮光、暗光)、果蔬外形角度多变等环境，导致数据收罗质量不高，假如要办理这一痛点，进步辨认率，必要越发富厚的实习数据。

EasyDL通过软硬一体、端云协同的自动数据收罗方案，提前对端装备举办测评和适配，将数据收罗服从从周晋升到小时。

在数据标注方面，EasyDL提供图片、文本、音频、视频四种数据名目标11种数据标注模板，在物体检测、图像支解、文天职类三类使命场景中，通过百度自研的Hard Sample主动进修发掘算法，举办针对性适配，在同样的模子结果指标下，可镌汰70%的数据标注量。

上文提到瀚才猎头简历库的文天职类中，员工手动标志了1万条，别的的199万条所有是自动完成的。

中科立业行使EasyDL后，通过对图像数据举办相似度的去重去恍惚，剪裁，旋转，镜像以及数据加强等数据洗濯处理赏罚，在50种生果的测试中，精确率到达了95%以上，整体服从晋升了60%。

最后，在陈设环节，多种方案让AI落地“零门槛”。

今朝EasyDL提供了公有云API、当地处事器陈设、装备端SDK、软硬一体陈设四种方案。

个中，装备端SDK，适配了NV Jetson系列、Intel神经加快棒、华为NPU、华为Atlas、高通DSP、RK等十几种业界主流的端装备。

在软硬一体方案陈设上，EasyDL提供了6款软硬一体方案，支持专项适配与加快，包围高中低全矩阵，模子辨认速率可晋升10倍。

（编辑：湖南网）

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