百度EasyDL再次成为国内机器学习市场份额第一的AI开发平台

AI时代下,中国底层战略性技术的力量在不断被巩固。

近日,全球权威咨询机构IDC(国际数据公司)发布了中国《深度学习框架和平台市场份额》报告,着重从用户选择、行业分布等方面对中国深度学习平台市场现状进行了解析。调研数据显示,截止2020年12月,百度EasyDL平台市场份额位列机器学习平台市场份额第一,并连续两年保持市场第一。

近年来,深度学习平台正在成为中国各行各业迅速布局AI的重要选择。从2018年起,IDC启动深度学习及机器学习平台评估研究,旨在洞悉行业趋势并为AI技术使用者提供参考和借鉴。报告指出,过去半年深度学习及机器学习平台市场格局趋向稳定,其中百度飞桨企业版EasyDL增长强劲,带动百度平台整体份额拉升。在机器学习平台方面,百度EasyDL的用户认知度最高,也是受访者使用频率最高的平台。

以EasyDL为代表的中国深度学习平台正借助着“降低深度学习应用门槛”的应用性优势而跑出“中国速度”,获得市场认可。那么作为被不断强调“零门槛”AI开发平台——百度EasyDL,所能达到的“准入门槛”到底能有多“低”呢其应用性又如何

具体来看,EasyDL提供了全自动化的模型训练机制,并可一站式支持EasyData智能数据服务、模型训练、服务部署等全流程功能,内置超大规模预训练模型,支持图像、语音、视频、文本、OCR、结构化数据、商品检测等多种模型类型。

为了能让更多的企业和个人“像使用家电一样简单”地去开发AI,EasyDL提供了可轻松上手的一站式服务使大家无需了解算法细节,5分钟即可上手,最快10分钟完成模型训练。其中在数据处理方面,EasyDL拥有智能数据服务。由于数据是AI开发中不可回避、又对模型效果至关重要且复杂麻烦的环节,所以在数据处理上,EasyDL建设了EasyData智能数据服务平台。该平台目前可提供数据采集、清洗、标注等一站式核心数据服务,助力开发者高效地获取AI开发所需的高质量数据。在数据采集方面,EasyData提供了软硬一体、端云协同的自动数据采集方案,支持接入摄像头采集图片、云服务数据回流两种数据采集方式。在数据标注方面,EasyData提供了图片、文本、音频、视频四种数据格式的11种数据标注模板,并提供了完善的智能标注与多人标注方案;在数据清洗方面,EasyData创新性地开放了图片数据清洗的完整解决方案,支持相似度去重、去模糊、裁剪、旋转、镜像5种标准的清晰方案,以及识别人体、人脸的高级清洗方案等。EasyData不仅提供了完备的一站式数据服务方案,同时支持将处理、标注好的数据同步至开发平台进行模型训练,全方位提升用户的开发效率。

EasyDL还可便捷地实现高精度训练效果。EasyDL基于飞桨开源深度学习平台构建而成,平台简单的操作模式下是复杂前沿的技术内嵌,不仅内置百度自研的基于超大规模数据训练的成熟预训练模型,并且在底层结合了百度自研的AutoDL/AutoML技术,实现开发者基于少量数据就能获得出色效果和性能的模型。

考虑到企业的AI应用场景多种多样,EasyDL在技术上还具有部署灵活、适配广泛的特点。当模型训练完成之后,可以发布为公有云API、设备端SDK、私有服务器部署、软硬一体方案,灵活适用于各种使用场景及运行环境。自2017年推出以来,EasyDL通过百度智能云已累计服务70多万用户,成为广受企业和开发者青睐的一站式AI开发平台。

(百度飞桨企业版EasyDL零门槛AI开发平台)

作为第一批将EasyDL用起来的公司,柳州源创电喷技术有限公司所实现的效果直接且明显。柳州源创是全国唯一一家能为汽车主机厂配套喷油器的企业,在开发MES管理系统的过程中发现了汽车发动机的重要部件——喷油嘴质检方面,有着迫切的转型需求。传统的仅仅依靠人工检测的方式不仅效率低、检测慢,失误高,还容易造成员工疲累、视力损伤等问题。借助EasyDL成功训练出识别率达95%的质检识别模型,带来质检速度和准确率的提升,直接帮助该企业每年节省人力成本60万元。

青岛爱包花饰有限公司也有一样的故事。在使用百度EasyDL后,爱包花饰经过几次模型迭代验证,快速地获得了可以在生产线上使用的“箱包异物识别”、“箱包金属部件识别”两个模型。检针管理系统通过调用模型API接口,并对不同款式箱包设定不同相似参数识别对比,达到了清点箱包金属部件个数,判断有无异物,及时发出预警的目的。目前两个模型的平均率都可达98%,提高检查效率10%,并有效降低出错率,节省因不良流出产生的额外成本。

类似的降本增效故事还有不少,简历智能筛查、生猪智能监测、楼宇智能环保系统等等,EasyDL在丰富的行业应用中创造着价值的同时,也为开发者大大减轻了开发压力,从开发到应用平均只需3~10天,这也是越来越多企业及开发者选择EasyDL平台来布局AI,从而低消耗地实现降本增效的关键原因之一。

此外,百度飞桨企业版的全功能AI开发平台BML则面向具备算法能力的企业开发者,成为大型企业快速满足AI定制化需求时的重要选择。BML为开发者预置了丰富的预训练模型,也为有着更高定制化需求的开发保留了极大的灵活性。BML已经服务在金融、能源等多个行业的用户成功实现了AI应用落地。

另一方面,EasyDL之所以能带来如此“简单可依赖”的体验是有原因的。为EasyDL和BML提供技术基础的飞桨开源平台也在不断迭代,持续为EasyDL和BML的服务提供成熟靠谱的技术支持。飞桨是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。目前,飞桨已凝聚超265万开发者,服务企业10万家。

飞桨不仅具备业界领先的技术能力,且始终致力于与产业深入融合。飞桨扎根中国、主要面向中国企业,其技术突破、服务生态以及落地能力正在各行各业显现,逐渐成为承载中国企业AI发展及产业转型的重要部分。未来,百度将持续坚持技术的开源开放,在飞桨开源平台的基础上,通过EasyDL与BML等企业级AI开发平台提供更加丰富全面的产品功能与便捷友好的开发坏境,将开发者从低效的“重复造轮子”中解放出来,让其更加聚焦于业务与创新,加速AI从算法到落地的应用进程,从而推进智能经济的高速发展。

除此之外,为了让更多的开发者拥有简单易用的“智能策源地”,降低企业应用AI的门槛与成本,EasyDL还重磅推出了为有需求企业提供专项基金的“万有引力”计划,企业和个人开发者只需在EasyDL上完成业务模型的定制训练、部署与应用,即可领取万元专项代金券,进一步拉近人工智能与各行各业的距离。

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作为今日头条青云计划、百家号百+计划获得者,2019百度数码年度作者、百家号科技领域最具人气作者、2019搜狗科技文化作者、2021百家号季度影响力创作者,曾荣获2013搜狐最佳行业媒体人、2015中国新媒体创业大赛北京赛季军、2015年度光芒体验大奖、2015中国新媒体创业大赛总决赛季军、2018百度动态年度实力红人等诸多大奖。

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1.开源机器学习MicrosoftAzure首先,开源机器学习平台有助于激发创新。使用特定工具的开发人员越多,就越有可能有人提出使用或改进该工具的巧妙想法。开发人员越多,他们就越有可能捕捉到任何可能出现的 bug 或问题,从而使这些问题更快得到解决。 此外,由于开源软件可供很多人使用,因此强大的社区往往围绕不同的开源软件项目发展,这些社区也促进了开源https://azure.microsoft.com/zh-cn/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-open-source-machine-learning
2.《机器学习实战指南:CSDN经验集成》在零售领域,机器学习技术可以用于商品推荐、库存管理、价格优化等方面,提高零售企业的销售额和利润率。此外,企业还可以利用机器学习实现招聘自动化,寻找那些没有被考虑过的求职者,提高人才匹配度。同时,企业可以使用人工智能平台构建会话接口,为下一代聊天和语音助手提供动力,提升客户服务水平。另外,机器学习还可以用于节省https://blog.csdn.net/beautifulmemory/article/details/144353490
3.机器学习平台本节课程将讲述腾讯云机器学习业务架构平台体系以及腾讯云Ti-One平台概要,帮助开发者及企业更好的使用,了解腾讯云机器学习平台https://cloud.tencent.com.cn/edu/learning/course-1401-7596
4.机器学习平台腾讯云开发者社区是一种云计算服务,用于支持机器学习模型的开发、训练和部署。它提供了一系列工具和资源,帮助开发者在云端快速构建和部署机器学习模型,无需关注底层的基础设施和复杂的配置。 机器学习平台的主要分类包括自托管https://cloud.tencent.com/developer/information/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%B9%B3%E5%8F%B0-article
5.机器学习平台面向数据科学家和数据分析人员,为传统机器学习和深度学习提供了从数据准备、数据预处理、模型训练、模型评估到在线预测的端到端数据智能平台。 关于机器学习平台 作为AI赋能工具,面向业务智能化转型的需求,通过自动机器学习、可视化拖拽实验、交互式编码等多种方式,提供从数据洞察处理 、探索性分析、建模分析、模型部署、https://cloud.inspur.com/data-cloud/data-product/machine-learning/
6.机器学习平台机器学习平台是面向机器学习应用开发者,提供开发机、自定义任务、实验管理等丰富的建模调试工具以及多框架高性能推理服务的企业级云原生机器学习平台https://www.volcengine.com/product/ml-platform
7.机器学习平台机器学习平台AI基于海量的数据及强劲的计算资源,搭载Sklearn、XGBoost等主流机器学习框架;支持Python、PySpark等多种语言,提供从模型开发到部署的一站式服务;高效的资源利用率,内核级的虚拟化,秒级启停;容器对资源需求少,单台物理机可以同时运行数千个容器;利用k8s对docker进行编排调度,实现对服务器资源管理、调度、动https://2d.ciftis.org/view/productmgr/productdetail?productId=2872
8.机器学习平台可视化建模模型部署深度学习机器学习痛点描述 :机器学习建模过程复杂,既需要深入理解算法原理,又需要对业务深入研究。算法建模流程长、门槛高,企业难以启动。 方案及特色 :机器学习平台一站式覆盖完整的模型研发及部署应用全链路,提供低门槛的可视化建模能力,支持拖拽式交互建模、AutoML自动化建模,助力企业快速建立算法研发流程。 https://sf.163.com/product/ml
9.一篇文章读懂什么是机器学习平台这个工程师想用技术减轻人工劳动,他拍摄了约7000张黄瓜照片,传到谷歌云的机器学习平台,通过TensorFlow深度学习框架,训练模型去识别黄瓜,并对黄瓜按不同特质进行分类。在此基础上,他还做了一个黄瓜分拣机,再配合上自动传送带系统,可以将每根黄瓜识别出来后再传送至程序指定的箱子。这样,降低了分拣黄瓜过程中人工参与。https://www.10100.com/article/90094
10.Dlearn机器学习平台远舢Dlearn机器学习平台,是集AI算法、模型、训练、推演于一体的“一站式”平台,通过接入模型构建与训练需要的样本数据,构建数据预处理、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,支撑AI模型的快速构建、训练、部署和应用,实现AI模型工作流的全周期管理。 https://5gai.cctv.com/special/companies/yuanshan/p002/index.shtml
11.各个大厂的机器学习平台概述51CTO博客各个大厂的机器学习平台概述 机器学习的核心是“使用算法解析数据,从中学习,然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着,与其显式地编写程序来执行某些任务,不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。有三种主要类型的机器学习:监督学习、非监督学习和强化学习,所有这些都有其特定的优点和缺点。https://blog.51cto.com/davidwang456/3084674
12.笔记:什么是机器学习平台?机器学习平台算是目前数据平台新的一块必要的内容了,简单记录一下 一、机器学习平台要解决什么问题? 如https://www.douban.com/note/713103603/所说,越来越多的团队开始用机器学习解决产品中的问题,比如推荐、排序、反欺诈、图像分类 但要做到生产化的机器学习模型并不容易,比如 https://www.douban.com/note/715415956/
13.万象+数据开放平台万象+ 机器学习平台 万象+ 多方计算平台 企业自有数据不出本地,通过联邦体统的加密机制交换参数,即在不违反数据隐私法规情况下,建立一个虚拟的共有模型,实现协同训练。 旨在提供一整套从数据处理、算法开发、模型训练、洞察分析、一键发布、到在线预测的算法服务平台。专业而广泛的技术赋能,让算法开发更加高效、简洁、https://dop.jd.com/portal
14.一站式机器学习平台资源介绍于是,课后想分享一个基于Jupyter Notebook的demo,发现居然一时间找不到国内可以用于分享、协作、运行的机器学习平台。通过google找到了几个一站式的机器学习平台,它们的特点都是基于Jupyter Notebook 构建的,都能够在上面开发、调试、训练、运行、分享机器学习相关的代码集和数据集。https://www.jianshu.com/p/0966ca55b647
15.大规模机器学习平台的整体架构和实现细节(万字解析,附PPT)机器近日,第三届“国际人工智能与大数据高峰论坛”在北京国家会议中心召开,本届峰会聚焦于前沿人工智能技术与产业应用。作为人工智能行业领军人物,第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟受邀出席大会,并以“大规模机器学习平台的技术实现”为题,发表了主题演讲。 https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-11-03-29
16.数据科学与机器学习平台数据建模工具TempoAI是新一代人工智能分析平台,操作简单不用编写代码,即可快速完成数据挖掘建模。丰富的算法模型满足各种建模场景需求,同时还内置了丰富的行业经典案例,一键引用,快速提升AI在企业的应用落地速度。https://www.asktempo.com/product/tempoai.html
17.机器学习PAI人人都用得起的机器学习平台机器学习PAI整体介绍 阿里云机器学习PAI包含3个子产品,分别是机器学习可视化开发工具PAI-STUDIO,云端交互式代码开发工具PAI-DSW,模型在线服务PAI-EAS, 3个产品为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。 产品优势 简单易用 https://umeng.aliyun.com/product/umengpai
18.机器学习自动化建模平台信用算力交互式机器学习平台一款端到端、可解释的交互式机器学习自动化建模平台,提供了数据预处理、数据自动清洗、模型开发与训练、规则自动探索、AutoML、自定义算法、Notebook建模等服务。解决传统黑盒模型问题及模型难以融合业务问题,帮助机构快速的进行决策分析,进而辅助业务人员更好地洞察客户。 https://www.xysl.com/jqxxzdhjmpt
19.分享7个不同领域的开源低代码平台PyCaret:机器学习平台 通过使用用户界面,它不仅吸引并迎合了开发人员,还吸引了对创建 MVP 或完全开发和部署的应用程序感兴趣的普通非开发人员。如果需要,低代码确实允许最少的手工编码,尽管应用程序的底层功能取决于用户界面下的基础设施。 什么是开源低代码开发平台? http://www.rpa-cn.com/lowcode/2023-09-28/4224.html
20.原创机器学习即服务(MLaaS):GoogleAzure和AWS如何使AI民主化AWS机器学习平台 Amazon SageMaker:它是一个解决机器学习过程中复杂性的平台,从构建到部署模型。它是一个完全托管的平台,可帮助开发人员和数据科学家快速轻松地构建、培训和部署任何规模的机器学习模型。 AWS DeepLens:它是一款完全可编程的摄像机,配有教程、代码和预训练模型,旨在扩展深度学习技能。它为提供示例项目,http://www.linkingapi.com/archives/9150
21.腾讯发布全栈机器学习平台Angel3.0腾讯首个AI开源项目Angel,正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。这是一个全栈机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段,超过50万行代码,在 GitHub 上 Star 数已超过 4200,Fork 数超过 1000。 一个全栈机器学习平台,近日悄悄上线了。 8月22日,腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本:Angel https://imi.nankai.edu.cn/info/1044/1217.htm
22.自动机器学习平台决策类AI应用HyperCycle ML低门槛、标准化、决策类自动机器学习平台 基于库伯学习圈理论,将AI应用过程简化为“行为、反馈、学习、应用”四个步骤,大幅降低AI使用门槛,为企业规模化落地AI提供效率引擎,助力企业轻松实现智能化转型。 基于库伯学习圈理论,将AI应用过程简化为“行为、反馈、学习、应用”四个步骤,大幅降低AI使用门槛,为https://www.4paradigm.com/product/hypercycle_ml.html
23.分布式机器学习平台大比拼:SparkPMLSTensorFlowMXNet本论文从分布式系统的角度开展针对当前一些机器学习平台的研究,综述了这些平台所使用的架构设计,对这些平台在通信和控制上的瓶颈、容错性和开发难度进行分析和对比,并对分布式机器学习平台的未来研究工作提出了一些建议。文中的工作由 Murat Demirbas 教授与他的研究生 Kuo Zhang 和 Salem Alqahtani 共同完成。 https://www.robot-china.com/news/201709/12/45076.html
24.腾讯AI开放平台微软azure-机器学习 企业级机器学习服务,可用于更快地构建和部署模型 访问官网 美林数据-TempoAI 多模态多场景智能建模,助力 AI 时代数据化运营 访问官网 DataCanvasAPS机器学习平台 DataCanvas APS是面向数据科学团队的一站式机器学习平台。 访问官网 魔搭社区 https://nav.36dianping.com/site/4278.html
25.机器学习建模平台SophonMLDevSophon MLDev作为企业级一站式机器学习建模平台,集成了Sophon Data数据管理、Sophon VLab可视化建模、Sophon Discover编程式建模三大功能模块,覆盖了从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型评估、模型迭代的机器学习建模的全生命周期流程,助力企业客户实现人工智能产https://www.transwarp.cn/subproduct/sophon-mldev
26.超集信息携手英特尔,助您轻松建立面向机器学习的开发平台通过在 AI Max 机器学习平台中集成英特尔? oneAPI 工具包,用户将能够降低机器学习任务跨平台开发与迁移的复杂性,提升机器学习模型在异构平台中运行的性能,并充分利用现有的机器学习模型,从而加速机器学习应用的开发。 英特尔? oneAPI 工具包是基于新一代标准的英特尔? 软件开发工具,用于跨各种架构构建和部署以数https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/customer-spotlight/cases/ai-max-oneapi-flexible-performance-experience.html
27.9个最好的人工智能(AI)软件平台,建议收藏学习Google 云机器学习平台使用户能够轻松构建任何大小的任何类型数据的机器学习模型。 3、TensorFlow TensorFlow是一个开源软件库,使用数据流图进行数值计算。 4、Rainbird Rainbird是一个基于云的AI平台,使任何人都能找到相关专业方面的知识,并且推出了机器人虚拟在线专家。 https://feng.ifeng.com/c/7gJ5xDeijxB
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