EasyDL讓AI落地so easy

時(shí)間：2022-03-14 09:06:01 | 來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)推廣

時(shí)間：2022-03-14 09:06:01 來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)推廣

1956年的夏天，麥卡錫、明斯基等科學(xué)家在美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院開(kāi)會(huì)研討如何用機(jī)器模擬人的智能，首次提出了人工智能(Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI)這一概念。

經(jīng)過(guò)60多年的發(fā)展，人工智能進(jìn)入到大規(guī)模落地階段，越來(lái)越多的企業(yè)也開(kāi)始進(jìn)行智能化升級(jí)，這也讓AI應(yīng)用場(chǎng)景趨于多樣化和復(fù)雜化，企業(yè)對(duì)高效定制AI的需求也越來(lái)越大。

在這樣的背景之下，新的問(wèn)題也產(chǎn)生了。

根據(jù)百度和波士頓咨詢(xún)公司的聯(lián)合調(diào)研中，發(fā)現(xiàn)約86%的市場(chǎng)需求需要定制開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的AI模型，在定制模型的過(guò)程中，企業(yè)用戶(hù)和開(kāi)發(fā)者往往會(huì)面臨缺少模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注成本高、模型適配與部署流程繁瑣、模型優(yōu)化迭代周期長(zhǎng)等難點(diǎn)，從而造成整個(gè)項(xiàng)目成本高、周期長(zhǎng)，且在前期對(duì)項(xiàng)目效果無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)期。

就像一座大山橫亙?cè)谄髽I(yè)與技術(shù)之間，企業(yè)想進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型，一方面自身不具備如此專(zhuān)業(yè)的能力，另一方面又因轉(zhuǎn)型過(guò)程的不確定性而心生猶豫。

企業(yè)需要一種傻瓜式的AI落地或者應(yīng)用的工具，基于百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的EasyDL就這樣出現(xiàn)了。

作為一個(gè)高效易用的零門(mén)檻、一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，EasyDL支持智能數(shù)據(jù)、模型開(kāi)發(fā)、服務(wù)部署等全流程功能。目前已經(jīng)支持圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)、圖像分割、音視頻分類(lèi)、語(yǔ)音識(shí)別自訓(xùn)練、表格數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、文本分類(lèi)、情感傾向分析等任務(wù)類(lèi)型，可以幫助中小企業(yè)結(jié)合業(yè)務(wù)需求，解決效率和成本的問(wèn)題。

EasyDL讓AI落地到底有多容易，我們來(lái)看看兩個(gè)例子。

青島愛(ài)包花飾是一家專(zhuān)業(yè)的箱包檢品公司，每天需要檢查貨品十多萬(wàn)件。

愛(ài)包花飾之前采用傳統(tǒng)的X光檢針機(jī)通過(guò)X射線(xiàn)返回箱包內(nèi)部信息，其中需要人工肉眼判斷箱包中是否有金屬異物、金屬配件數(shù)量是否符合生產(chǎn)要求，不光效率低而且人力成本大，長(zhǎng)時(shí)間的重復(fù)工作還容易讓檢驗(yàn)員產(chǎn)生疲勞和松懈，以致品控始終難以提高。

愛(ài)包花飾使用EasyDL訓(xùn)練箱包質(zhì)檢模型，只是提供了含有針、剪刀等異物和金屬部件商品的X光圖像，在完全無(wú)需了解AI算法細(xì)節(jié)的前提下，也訓(xùn)練出了準(zhǔn)確率90%的模型，箱包生產(chǎn)過(guò)程中的殘留異物(如針、金屬零部件等)的檢出率和箱包的質(zhì)檢效率大大提高。

瀚才獵頭之前也有著類(lèi)似的煩惱，200萬(wàn)條人才數(shù)據(jù)，利用率不到10%。

作為高級(jí)管理人員代理招募機(jī)構(gòu)，如何高效地為客戶(hù)推薦合適的人才是瀚才獵頭的核心業(yè)務(wù)，也是其在行業(yè)發(fā)展中的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

但瀚才獵頭10余年發(fā)展過(guò)程積累的體量龐大的人才數(shù)據(jù)庫(kù)卻因?yàn)槠潆y以整理和分類(lèi)，導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)資源處于閑置狀態(tài)，瀚才獵頭的優(yōu)勢(shì)也沒(méi)有得到體現(xiàn)和發(fā)揮。

這個(gè)局面在使用EasyDL后發(fā)生了改變，通過(guò)EasyDL平臺(tái)的數(shù)據(jù)清洗和訓(xùn)練分類(lèi)能力，瀚才獵頭在1個(gè)月時(shí)間內(nèi)將200萬(wàn)條經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)劃分成12個(gè)大行業(yè)、147個(gè)小行業(yè)和10個(gè)通用職級(jí)信息，使被遺棄的數(shù)據(jù)開(kāi)始有了匹配的用武之地。

以前按照關(guān)鍵詞搜索的方法，每天只能找到60-70份合適的候選者簡(jiǎn)歷，現(xiàn)在經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理后，20分鐘就可能達(dá)到600-1000份，而且精準(zhǔn)度達(dá)到了95%以上，整個(gè)效率提升了200倍。