幫助企業(yè)完成人工智能應(yīng)用方案設(shè)計(jì)與規(guī)劃

根據(jù)企業(yè)需求完成個(gè)性化的算法設(shè)計(jì)，滿足企業(yè)垂直的應(yīng)用場(chǎng)景

基于企業(yè)提供的測(cè)試數(shù)據(jù)集及算法要求，完成原型的驗(yàn)證

為企業(yè)人工智能業(yè)務(wù)應(yīng)用提供優(yōu)化服務(wù)，滿足性能、精度等要求

根據(jù)客戶實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，采集相關(guān)數(shù)據(jù)，包括用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集合用于測(cè)試的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)類型包括但不限于文字、語(yǔ)音、圖片等

對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)屬性標(biāo)注

根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際需求，選擇合適的模型方法訓(xùn)練已標(biāo)注數(shù)據(jù)，發(fā)布模型

調(diào)優(yōu)模型性能，及識(shí)別有誤情況處理，優(yōu)化模型

使用測(cè)試集數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型效果，滿足預(yù)期精度要求

提供模型定制過(guò)程簡(jiǎn)述，及模型最終測(cè)試效果報(bào)告