在企业AI模型的开发中，从数据准备到模型训练再到服务部署，每一个环节都需要企业的关注。数据的好坏直接影响模型的效果。企业需要高效低成本完成数据采集、上传、清洗和标注，快速接入模型训练。在传统医药物流行业的分拣业务中，药盒种类多、背景复杂、检测速度要求快。人工整理和审核已经难以满足需求。商业服务业和知识密集型行业面临海量数据的理解和处理问题。培养一个懂行业的员工需要很多年，但传授经验更难，企业培养人才成本高。EasyDL零门槛AI开发平台为企业开发者提供智能标注、模型训练、服务部署等全流程功能，为AI模型开发过程中的复杂任务提供便捷高效的平台化解决方案。针对数据管理问题，EasyDL中的EasyData智能数据服务平台提供了涵盖采集、清洗、标注、处理的一站式数据处理功能，并与模型训练环节无缝对接，通过数据闭环支持模型高效迭代功能。EasyDL针对不同人群提供经典版、专业版、行业版三种产品形态。其中，EasyDL专业版支持深度开发高精度业务模型，内置丰富的预训练模型，适用于各种场景，只需要少量数据。可以达到很好的模型效果。刚刚结束的EasyDL行业应用系列公开课，从案例出发，为您带来行业洞察和模型开发实战演示。错过直播也不用担心。本文选取三个经典案例，提炼行业AI应用的核心知识点，助你攀登企业AI应用的大山！解决核心问题：数据采集、清洗、扩容、智能标注一站式数据服务典型案例：智能云秤实现自动称重结算面对疫情，减少人员聚集被反复强调。在社区果蔬门店，如何减少人员聚集，用智能果蔬识别结算秤替代人工结算，引起了中科立业的关注。但在数据准备阶段，主要有两个问题：水果种类繁多，包装复杂，数据量大；重复模糊图像数量多，数据质量有待提高。这两个问题不仅仅出现在本案中。很多企业都遇到了训练数据采集上传困难，需要对数据进行预处理，耗能大等问题。为此，中科立业开始使用EasyData数据智能服务平台。通过将平台提供的SDK部署到智能秤的摄像头上，不仅可以自定义修改帧采样频率和运行时间，还可以根据果蔬店的营业时间设置图片采集.还可以将摄像头采集到的第一手图像数据直接传输到EasyData平台进行清洗、贴标等后续操作。由于常见水果出现频率高，部分采集图片模糊，存在大量人眼难以识别的重复图片和模糊图片。中科立业利用EasyData数据清洗功能中的“去重”和“去模糊”，去除重复率高、模糊度高的图片，优化训练数据，进一步提升数据集质量。通过EasyData平台对数据进行采集、处理和标注，并依托EasyDL的图像分类模型进行训练，中科立业成功训练出果蔬识别模型，成功识别了50种水果，识别准确率95%以上。已在20家门店成功应用；同时还在持续优化模型效果，增加水果品种。即刻使用智能数据处理服务，可百度搜索“EasyData”或访问：https://ai.baidu.com/easydata/核心问题解决：医药物流行业分拣流程，机器人替代人工高效精准抓取典型案例：药箱检测分拣模式的发展近年来，随着互联网医疗的快速发展，医药流通市场的逐步规范，散药内部审核和整箱审核的实施，医药物流行业呈现出两大特点：订单量大、分散。散乱药箱的整理和审核由人工完成。每个工人分拣面积大，发货频率低。这种工作方式在日益庞大的医药物流系统中难以长期维持。因此，越来越多的企业希望将AI能力应用到产品和服务中。然而，基于开源框架开发模型需要专业算法团队的支持，成本让很多公司望而却步。浙江工业大学信息工程学院傅老师根据企业对高效率、高性能、低成本的AI开发平台的需求，找到了EasyDL。在详细了解了分拣场景中药盒精准定位的需求后，傅总选择了EasyDL专业版的物体检测模型。为了尽可能提高模型的准确性，在准备原始数据集时，选择与实际应用相同的设备和背景进行药盒采样，并尽可能覆盖各个角度，以确保训练数据尽可能与实际业务数据一致。EasyDL专业版的目标检测模型支持开发者根据自身对模型性能和准确率的要求灵活选择网络模型。在药盒检测方面，付老师推荐使用高精度的FasterRCNN、YoloV3或者mobilenetSSD网络，也鼓励用户关注页面查看页面的选择提示，查看不同网络的特点。开始训练后，傅总选择支持数据闭环，不断优化模型效果。部署时，企业需要根据应用场景进行选择。药箱分拣场景，对时延要求很高，推荐离线部署。傅老师选择了EasyDL-EdgeBoardVMX加速卡软硬件一体化方案，将模型部署到VMX加速卡上，直接集成到机械臂中。在实际落地过程中，物体检测模型的3D定位精度精确到1-2毫米，完成一次分拣任务的周期约为7秒，覆盖面积大于人工覆盖，可以工作24小时不间断，实现分拣场景智能化改造。立即试用EasyDL专业版，可百度搜索“EasyDL专业版”或直接访问：https://ai.baidu.com/easydl/核心问题解决：海量复杂文本结构化灵活部署典型案例：实现复杂性在猎头行业作为一个知识密集型行业，文分类猎头行业看似门槛不高，但在实际工作中，需要从业者对所关注的行业有深入的认识和理解。他们只有掌握行业内不同公司的各种工作信息，才能为应聘者提供全面的咨询服务。因此，在猎头行业，往往需要多年积累经验和知识，才能从新手成长为掌握行业信息的专家。但能否将积累的海量数据进行结构化处理，将积累的历史数据和源源不断的新数据，通过AI赋能转化为规律性的标签，帮助从业者快速解读被猎头猎头的责任。谭小冉关注的人。在寒才猎头的模型开发中，谭晓然分享了提高模型训练效率的一个关键点：数据清洗和关键信息留存。第一次模型训练时，10万条数据训练了将近6天，效率非常低。借助EasyDL后台工单，对数据进行再处理：首先对数据进行数字化统一，通过OCR等功能将不同格式的数据统一为文本格式；下一步是构建数据并留下所需的模型数据。最后剔除冗余数据和模糊数据。由此产生的高质量语料库不仅提高了模型训练的速度，而且大大提高了模型的准确率。瀚才猎头公司10多年来积累了近200万候选人数据。通过EasyDL专业版的文本分类模型，可以高效、安全、经济地对企业内部业务信息和候选人信息进行分类。由于EasyDL为端云协同提供了多种灵活的部署方式，用户可以根据自己的具体业务场景和训练模型类型选择合适的部署方式，包括公有云API、端端SDK、离线服务器、集成软件和硬件部署解决方案。汉才猎头模型开发完成后，根据公司日常业务处理的需要，小然将模型集成到公司的工作管理平台中，结合使用实现海量数据的结构化处理，大大降低了学习和数据处理的成本。快速开发高精度商业AI模型：百度搜索“EasyDL”或直接访问：https://ai.baidu.com/easydl/以上三个典型案例在数据处理、模型训练和服务部署上各有侧重。是否给您带来了AI产业应用的灵感？EasyDL行业应用系列公开课，行业资深专家联手百度研发工程师，助你快速了解业务、掌握技术，从深入解读行业到实际产品，成长为懂行业的AI工程师应用。转型的飞跃！各行业经典案例查看：https://ai.baidu.com/customer?industry=0&technology=8&clickType=industry课程重点回顾和录制视频可百度搜索“EasyDL行业应用公开课”，或访问：https://ai.baidu.com/support/news?action=detail&id=2075如果您对课程或产品的使用有任何疑问或建议，可以微信搜索“BaiduEasyDL”添加小助手，或扫描下方二维码。
