摘要：編碼構建模型近年來人工智能在語音識別自然語言處理計算機視覺等諸多領域取得了巨大成功，但人工智能要規模化商用仍然存在一些問題和挑戰。

0編碼構建AI模型

近年來人工智能在語音識別、自然語言處理、計算機視覺等諸多領域取得了巨大成功，但人工智能要規模化商用仍然存在一些問題和挑戰。例如面包店要自動識別面包種類及數量實現無人結算，如調用通用圖像識別服務，雖然易用，但識別準確率低，無法準確區分面包種類；如定制化模型，雖然可以提升識別的準確率，但對于大多數企業或個人來說，聘請專家定制模型費用高、周期長，后續更新難而自行開發由于專業要求高，難以實現。
ModelArts自動學習是一個幫助人們實現特定AI應用的低門檻、高靈活、零代碼的定制化模型開發工具，目的是讓每個開發者都可以快速上手。有了自動學習開發者無需專業的AI基礎，不需要編寫任何代碼，只需簡單操作即可訓練出屬于自己的定制化模型。以面包店識別面包定制模型為例，只需標注少量的店內面包照片，通過自動學習界面引導和簡單操作，即可完成模型訓練及部署。相對常規模型訓練，自動學習訓練所需要的數據量更少，訓練更快，大多數模型準確率在80%以上！自動學習目前已支持圖像分類、物體檢測、預測分析和聲音識別場景的模型定制化開發，可廣泛應用在工業零售安防等領域。圖像分類和物體檢測可應用于質檢領域殘次品的自動檢測、園區人員穿戴規范檢測、物品擺放合規的無人巡檢、商超的自動識別計價。預測分析可應用于用戶畫像分析，實現精準營銷，也可應用于制造設備預測性維護，根據設備實時運行數據分析早期故障識別，減少設備停機率。聲音識別可應用于生產或范安防場景的異常聲音監控。自動學習，目前已完成如運輸車種類識別、施工現場穿戴安全裝備及設備安裝合規檢測等諸多成功案例。
ModelArts是面向AI開發者的一站式開發平臺，提供海量數據預處理及半自動化標注、大規模分布式訓練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創建和部署模型，管理全周期AI工作流。將不斷提升模型的準確度和運行速度，擴充定制類型，包括文本分類，行為識別等場景模型的定制化開發。無論你是否會編程、會算法都能通過簡單4步實現圖像分類AI模型：1.導入數據集；2.準備訓練模型代碼文件；3.創建訓練作業；4.導入訓練完成的模型。
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