Plateforme d'Innovation en Intelligence de Vision Artificielle «Lilou»
La plateforme d'innovation en intelligence de vision artificielle par ordinateur «Li Lou» est une plateforme de développement, d'entraînement, de publication et de déploiement d'algorithmes et de modèles intelligents au service de l'Internet industriel.
Plateforme d'Innovation en Intelligence de Vision Artificielle «Lilou» est une plateforme de recherche et développement, de formation, de publication et de déploiement de modèles et d'algorithmes intelligents pour l'internet industriel. Elle est conçue pour répondre aux problèmes rencontrés dans le domaine de l'internet industriel, tels que les problèmes de qualité des lots de la production à grande échelle, le faible niveau d'automatisation des usines traditionnelles, l'augmentation du coût de la main-d'œuvre, la faible efficacité du processus de production et de l'inspection manuelle de l'usine, etc.
Plateforme d'Innovation en Intelligence de Vision Artificielle «Lilou» intègre les procédures de recherche, de formation, de publication et de déploiement, permettant aux utilisateurs de créer et d'entraîner facilement leurs propres modèles intelligents par l'intermédiaire de la plateforme, et fournissant une riche bibliothèque de modèles et d'algorithmes. Elle fournit une riche bibliothèque de modèles et d'algorithmes, prend en charge CNN, RNN, LSTM, ATTENTION et d'autres algorithmes courants pour la formation et le débogage, et prend en charge une variété de scénarios d'application, tels que le traitement du langage naturel, le traitement d'images et la reconnaissance du langage. La plateforme prend également en charge la recherche autonome d'hyperparamètres, l'amélioration des données, l'optimisation des modèles et d'autres fonctions pour aider les utilisateurs à construire rapidement des modèles intelligents efficaces. La plateforme intègre également de riches API et SDK pour aider les clients à intégrer facilement les technologies intelligentes dans leurs applications, fournissant ainsi des solutions de bout en bout pour les clients.
Capacité de Few-shot
La capacité à travailler avec de petits échantillons, basée sur un modèle d'analyse sémantique latente non négatif avec une stratégie de pondération de fréquence d'instance, améliore efficacement la capacité de généralisation du modèle et réduit considérablement le nombre d'échantillons d'entraînement.
Déploiement standardisé
Le déploiement standardisé, avec une base de modèle algorithmique standardisée et un déploiement modulaire d'appareils en périphérie et dans le cloud, s'adapte rapidement à des environnements industriels hétérogènes.
Capacité légère
La capacité à être léger, basée sur une théorie de modélisation orientée par la densité des données et une technologie d'incorporation légère intégrée, maintient la robustesse et la précision de la représentation du modèle tout en réduisant le temps d'entraînement de 80%.
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