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产品优势

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自学习平台基于阿里云的图像算法积累,拥有便捷高效的智能化标注、专业科学的数据评估指标、与业务深度结合等优势。

深厚的模型原始积累和有针对性的独立工作区

自学习平台的工作区基于阿里云深厚的算法模型迭代生成的框架,能够保证用户在模型还未生成之前就比同等的初始模型多出一定比例的准确性,缩短模型优化时间,提升模型准确率。基于丰富的成功案例开发的工作区更能快人一步满足用户在实际生产过程中的需求,减少试错成本,独立的工作区更方便后期的维护。

与业务流程深度结合的训练流程

用户真实的业务场景多变且复杂,传统的训练模式并不能很好地跟时刻变化的业务场景相耦合,导致用户在实际训练过程中产生了一堆无用的模型,效率和准确性不高。自学习平台将训练过程中的数据选择>训练>评估>提取的整体流程横向延展化,可以通过调参和筛选不同的业务数据指标的形式,更快更高效地选择最优模型。

便捷高效的智能化标注

数据是机器学习最重要的一个原始积累,而数据标注更是训练机器大脑的核心操作,由于AI应用场景复杂,一般的标注平台和标注工具只适合一些粗颗粒度的缺陷标注,而且人工耗时比较大,自学习平台基于这一痛点自主研发了智能化辅助标注,使得一些更细颗粒度的瑕疵标注也可以标注,在提高模型精准度的同时还能大大降低人工耗时成本。

专业科学的数据评估指标

在将已知数据参与训练的过程中,训练节点会产生多个模型,选择不同模型的评估结果不同,因此需要对模型进行筛选评估,评估环节通过一系列专业的算法指标对比来辅助用户结合自己的业务模式选择最优模型,赋能真正的AI智能到真实业务场景。

服务验证前置降低风险

模型在产生出来并没有经过实际的验证,用测试集来验证模型能大大降低模型未验证直接部署业务端带来的风险弊端,并基于测试结果快速修改迭代模型,形成模型验证>迭代修改的良性循环,保证检出质量。