你是不是也曾在人聲鼎沸的超市里，剛精挑細(xì)選好幾樣新鮮蔬菜水果，扭頭卻看到待稱重的隊(duì)伍已排到“天際”。生活真是時(shí)不時(shí)就要來點(diǎn)無奈，打散你我心里的“小確幸”。那是否存在一種“聰明”的機(jī)器，它可自行辨認(rèn)物品并結(jié)合重量“一步到位，自食其力”地計(jì)算出總價(jià)，免去排長隊(duì)等稱重的步驟呢？事實(shí)上，它存在——飛槳企業(yè)版EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺的全新升級帶著更快速易用的解決方案來了！
5月20日“WAVE SUMMIT 2020”深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會上，百度AI開發(fā)平臺部總監(jiān)忻舟宣布EasyDL全新升級，重磅發(fā)布了業(yè)內(nèi)首個(gè)專注于AI開發(fā)領(lǐng)域的智能數(shù)據(jù)服務(wù)平臺EasyData，進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理與加工能力，并在完整地支持Master模式的訓(xùn)練與開發(fā)、端云一體服務(wù)部署方面帶來了4項(xiàng)重要升級。
（圖：EasyDL平臺的全新發(fā)布與重要升級）
據(jù)介紹，EasyDL已成為目前市場上重點(diǎn)面向中小企業(yè)功能最全的一站式AI開發(fā)平臺。以“簡單、專業(yè)”為最核心理念的EasyDL希望通過平臺建立一條連接需求和復(fù)雜技術(shù)之間鴻溝的橋梁，幫助開發(fā)者實(shí)現(xiàn)零門檻AI開發(fā)，從繁雜的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、環(huán)境配置、代碼開發(fā)和服務(wù)部署中脫身，專注于業(yè)務(wù)與創(chuàng)新。
由于大量開發(fā)者在結(jié)合業(yè)務(wù)進(jìn)行模型訓(xùn)練前，常常深受“數(shù)據(jù)”一環(huán)的困擾，因此EasyDL此次全新推出EasyData， 面向AI開發(fā)領(lǐng)域，提供了一站式數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注、擴(kuò)充、數(shù)據(jù)閉環(huán)等能力，與EasyDL模型訓(xùn)練和部署環(huán)節(jié)配合，幫助開發(fā)者更高效更低成本的解決AI開發(fā)及應(yīng)用過程中遇到的數(shù)據(jù)問題。
首先，在采集環(huán)節(jié)EasyData提供了業(yè)內(nèi)首發(fā)的軟硬一體、端云協(xié)同的自動數(shù)據(jù)采集方案，極大降低了開發(fā)者在“設(shè)備選型、調(diào)測和集成開發(fā)工作上的成本”，將數(shù)據(jù)采集效率從“周級”提升到“小時(shí)級”。緊接著，針對采回的數(shù)據(jù)，平臺還提供自動數(shù)據(jù)清洗方案，將人工處理成本降低80％。而針對AI開發(fā)中另一耗費(fèi)時(shí)間的“數(shù)據(jù)標(biāo)注”環(huán)節(jié)，EasyData可提供豐富的智能標(biāo)注方案，支持物體檢測、圖像分割和文本分類三種任務(wù)場景，只需標(biāo)注少量數(shù)據(jù)，即可通過啟動“智能標(biāo)注”自動挖掘難例，并通過標(biāo)注難例加速提升系統(tǒng)效果。與以往相同任務(wù)相比，基于EasyData智能標(biāo)注解決方案，達(dá)到同等模型效果的數(shù)據(jù)標(biāo)注量平均減少70％。在之后的模型訓(xùn)練與發(fā)布環(huán)節(jié)，自動數(shù)據(jù)閉環(huán)使得整體模型迭代周期從月到周甚至到天，極大提升了AI開發(fā)全流程效率。
舉例來看，果蔬智能識別系統(tǒng)開發(fā)企業(yè)中科立業(yè)基于EasyDL快速開發(fā)的“智能云秤”已落地20家店鋪，通過秤上的攝像頭來智能判斷商品，實(shí)現(xiàn)稱重結(jié)算一步到位。而在此前的實(shí)際開發(fā)中，中科立業(yè)遇到遮擋、光線影響、樣本多樣性等數(shù)據(jù)問題，在接入EasyDL后，基于EasyData 的自動去模糊、過濾無效圖像、智能標(biāo)注和數(shù)據(jù)增強(qiáng)，每天可以自動收集7000張有效樣本，整體減少了80％的數(shù)據(jù)處理量和70％的人工成本，通過EasyDL Master模式，快速實(shí)現(xiàn)模型開發(fā)，對50種水果實(shí)現(xiàn)智能識別，準(zhǔn)確率超過95％。
此次峰會中，EasyDL平臺除了針對數(shù)據(jù)管理方面全新發(fā)布了EasyData，還針對AI開發(fā)中的其他環(huán)節(jié)進(jìn)行了4項(xiàng)全新升級。首先，EasyDL平臺對預(yù)訓(xùn)練模型、預(yù)置算法進(jìn)行了升級，使Master模式應(yīng)用更簡單高效。如在NLP領(lǐng)域預(yù)置了效果領(lǐng)先的ERNIE2．0模型，將持續(xù)針對醫(yī)療、法律等專業(yè)領(lǐng)域擴(kuò)展“領(lǐng)域模型”；在CV領(lǐng)域則預(yù)置了“超大規(guī)模視覺”預(yù)訓(xùn)練模型，大幅提升通用分類和檢測的模型效果，并在零售、安防等領(lǐng)域發(fā)展場景化預(yù)置模型。EasyDL平臺目前共預(yù)置了36套經(jīng)典NLP網(wǎng)絡(luò)與模型組合、26套經(jīng)典CV網(wǎng)絡(luò)與模型組合，支持開發(fā)者更加高效快捷地進(jìn)行模型開發(fā)。
其次，自動數(shù)據(jù)增強(qiáng)和超參搜索能力也針對實(shí)際的工業(yè)應(yīng)用做了優(yōu)化。其中，自動數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面，平臺開放超過40種數(shù)據(jù)增強(qiáng)算子，可靈活配置，基于工業(yè)級搜索算法實(shí)現(xiàn)更高的搜索效率。同時(shí)，對于自動超參搜索，創(chuàng)新基于隨機(jī)微分方程的無梯度優(yōu)化的調(diào)參算法，收斂速度快，不依賴平滑性假設(shè)，可支持大規(guī)模并行搜索調(diào)參。這使得EasyDL線上多場景模型精度平均提升10％以上。另外，分布式訓(xùn)練加速也是EasyDL平臺的一大特點(diǎn)，基于PaddlePaddle DGC的優(yōu)化，在常見的沒有專門經(jīng)過通信優(yōu)化的公有云環(huán)境中，能夠使訓(xùn)練時(shí)長平均減少70％。
總體來看，由于AI核心算法發(fā)展迅速，效果和復(fù)雜度不斷提升，并且涉及到數(shù)據(jù)處理、環(huán)境配置、結(jié)果分析、模型部署、運(yùn)行監(jiān)控等等，龐雜繁復(fù)的各環(huán)節(jié)，讓專注于各自領(lǐng)域的企業(yè)，對于所需的“定制AI開發(fā)”往往存在門檻過高的現(xiàn)象。而EasyDL為了讓各領(lǐng)域企業(yè)在進(jìn)行“智能化”升級時(shí)可解放更多人力與資源聚焦在業(yè)務(wù)與創(chuàng)新上，在降低技術(shù)門檻、加快開發(fā)的同時(shí)，也確保了核心AI開發(fā)體驗(yàn)的順暢和效果。例如，瀚才獵頭作為一家只有5個(gè)人力資源專家組成的創(chuàng)業(yè)公司，借助EasyDL智能標(biāo)注和預(yù)訓(xùn)練模型ERNIE，公司的人力資源專家輕松快速，且具有行業(yè)創(chuàng)新性地將房地產(chǎn)行業(yè)“簡歷數(shù)據(jù)”建立了分類模型，針對100多個(gè)細(xì)分職業(yè)和11個(gè)通用職級進(jìn)行分類，讓員工在面對“背景經(jīng)驗(yàn)差距巨大”卻是同一職位名稱的候選人時(shí)可進(jìn)行更高效的篩選匹配。而該模型只使用了1萬條標(biāo)注數(shù)據(jù)，就達(dá)到了95％以上的準(zhǔn)確率，讓人才檢索效率迅速提升200倍。
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