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高达86%，这便是目前市场对「定制开拓AI模型」需求的占比。

但在这个过程中，企业用户和开拓者每每存在着以下诸多问题：

那么，是否存在一种工具，能够「一站式办理」上述问题呢？

百度EasyDL理解一下。

大略来说，EasyDL极大降落了深度学习的运用门槛：

把AI开拓这件事情，搞得像利用「家用电器」一样大略。
而且演习产出的AI模型质量，犹如高等工程师产出的一样专业。

但实在，百度早在2017年底便推出了EasyDL，2018年初正式开放，与此同时提出了一个愿景——Everyone can AI。

那么时隔近三年，这一愿景走到了哪一步呢？

像用家电一样的AI，能有多靠谱？

先来整体看下EasyDL所具有的三大特点：

极简的交互和利用流程，最快15分钟即可完成模型演习；高精度的演习效果，比如图像分类模型的线上均匀准确率在99%以上；支配办法丰富，全面支持云、端、边支配。

首先是EasyDL的易用性、低门槛。

利用流程只有大略的四步，分别是「创建模型」、「准备数据」、「演习模型」和「支配运用」。

并且，在全体过程当中，都是可视化图形操作，这就大大降落了企业、开拓职员的利用门槛。

用百度AI平台研发部技能总监忻舟的话来说便是：

不用一行代码也可以基于需求和数据，定制自己的AI办理方案。

在工业制造的生产质检领域，以「爱包花饰」为例，在监测箱包生产过程中的残留异物（针、金属零部件等）时，利用EasyDL演习箱包质检模型，在完备无需理解AI算法细节条件下，也演习出了准确率90%的模型。

再以「瀚才猎头」为例，几名人力资源专家在不理解AI算法的情形下，利用EasyDL，完成了简历数据的构造化处理和自动分类模型，大大提升了事情职员在简历检索方面的效率。

但大略，并不虞味着会忽略掉专业性。
相反，二者是「兼容且并行」。

依旧是「瀚才猎头」的案例，作为一家高等管理职员代理招募机构，其储备了200万条不同行业的企业和人才信息。

但一个非常「致命」的问题便是：200万条数据因简历检索的低下，使人才库的利用率不敷10%。

而在利用EasyDL之后演习多个模型推进简历数据的构造化处理，仅在「候选人职能」和「候选人职级」两个模型上的识别率便达到了95%以上。

而以关键词搜索的任务中，瀚才猎头以往每天只能找到60-70份得当的简历。
但现如今，20分钟就可能达到600-1000份，而且精准度达到了95%。

一言蔽之，百度EasyDL不仅让企业在「定制AI模型」上，利用起来像家用电器一样平常大略，并且还能像高等AI工程师一样专业。

除此之外，EasyDL还支持公有云API、私有做事器支配、设备端SDK、软硬一体方案等丰富的模型支配办法。

例如在软硬一体方案支配上，EasyDL供应了6款软硬一体方案，支持专项适配与加速，覆盖高中低全矩阵，模型识别速率可提升10倍。

不仅丰富，还非常快——最快仅5分钟即可集成。

而EasyDL这统统的精良特性，离不开其背后的技能硬实力。

EasyDL的能力是如何实现的？

表面上看起来、用起来越是大略的工具、平台，那它背后的设计可能越是繁芜。

百度EasyDL也是如此。

平台内部采取了诸多繁芜的深度学习算法和工程技能，而这统统，都是为了担保其大略、易用、低门槛的利用效果。

EasyDL之以是能够在模型方面达到高精度，一个主要缘故原由是其基于百度自主研发的深度学习平台飞桨。
一站式模型演习和做事体验，则融入了更多百度长期积累的独占技能和工程化能力。

首先，EasyDL预置了百度超大规模数据演习的预演习模型。

在视觉任务中，图像分类演习任务内置百度基于海量互联网数据，包括10万+分类、6500万图片等演习的超大规模视觉预演习模型，均匀精度可提升3.24%-7.73%。

在物体检测演习任务方面，内置百度基于800+标签、170万图片，1000万+检测框演习的超大规模物体检测预演习模型，均匀精度可提升1.78%-4.53%。

在自然措辞处理方面，EasyDL预置了由百度自研、业界效果最好的预演习模型文心（ERNIE），将机器语义理解水平提升到一个新的高度。

EasyDL还供应了自动数据增强、自动超参搜索等AutoML/DL自动化建模机制，对零算法根本的用户降落AI利用门槛。

而且基于飞桨DGC加速机制，通过只传送主要梯度（稀疏更新）的办法来减少通信带宽利用，从而让EasyDL提升了分布式演习效率，比较传统分布式演习办法，有70%以上的演习速率增益。

其次，在数据处理方面，EasyDL培植了EasyData智能数据做事平台。

在数据标注和数据洗濯，EasyData供应了11种数据标注模板，5种标准、高等的洗濯方案。

EasyData还供应了软硬一体、端云协同的自动数据采集方案，可以在数据采集时，免除繁琐耗时的设备选型、调试和集成开拓事情。

末了，在支配支配方面，EasyDL供应了公有云API、设备端SDK、本地做事器支配、软硬一体支配四种方案。

个中，公有云API可以支持弹性扩缩容；设备端SDK目前EasyDL供应了端模型适配做事，支持了15+芯片类型，4大常用操作系统。

而这些，正是EasyDL强大能力的背后硬实力。

Why EasyDL？

由于有需求，这便是问题的答案。

人工智能引领的第四次工业革命正不断地渗透到各行各业，大企业每每具备了一定的人才储备、技能积累。

但比较之下，中小企业在智能转型的过程中，每每处于碰钉子的状态，智能化门槛过高，包括高等开拓职员本钱、技能能力等等。

而中小企业在全体国民经济的发展过程中，却起着举足轻重的浸染。

因此，办理这样的问题，便成为了一种「刚需」。

也正是由于这样，EasyDL一经开放，便得到了中小企业的广泛认可和支持。

而在2年多的韶光里，EasyDL也一贯在持续升级和打磨，使整体的产品体验和功能更加完善。

这也是让EasyDL与其它AutoDL平台比较，具有较为突出的上风，能够得到更好的效果。

不仅如此，EasyDL的更新迭代还在连续。

例如，今年升级的最大亮点，便是五月份全新发布了EasyData智能数据做事平台。

专注在AI开拓场景在业内开放了供应一站式的数据采集、数据洗濯、数据标注、数据回流的完全办理方案。

内置的超大规模预演习模型也是今年核心的技能亮点升级之一，为供应更高精度的演习效果。

而就在刚刚过去的9月，我们看到EasyDL又进行了一轮大幅升级。

在EasyDL经典版NLP方向新增了定制情绪方向剖析、文本分类多标签、文本实体抽取；全新推出表格数据预测剖析的ML方向，进一步丰富了模型类型。

数据做事上在已有的智能标注根本上重磅推出多人标注，让数据标注的效率进一步大幅提升。

全新上线模型市场，支持个人或企业将EasyDL经典版演习好的模型发布至市场进行售卖，并在业内首个创新性支持从市场已购买的模型结合数据进行再演习，实现更佳的模型效果。

未来，EasyDL还将连续发力：

除了扩展已有的 CV、NLP、ML、语音识别方向算法类型，还将推出OCR、***追踪等定制化能力。
持续提升模型效果，提高演习速率，加速模型推理。
在数据、模型、做事等各个方面，持续降落利用门槛。

至此，可以说百度EasyDL离最初的「Everyone can AI」的愿景更加近了一步。

— 完 —

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