PS-SMART二分类最佳实践
本文为您介绍如何通过提交一个使用MaxCompute计算资源的超参数调优实验，来运行PS-SMART二分类、预测和评估组件，以获取PS-SMART组件算法的较优超参数组合。
图片分类
在Model Gallery中，您可以选择直接部署开源的预训练图片分类模型，或针对定制化场景，使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，并使用微调训练模型将图片分类成定制化的类别。本文为您介绍如何使用Model Gallery执行图片分类任务。
智能标签是一种利用人工智能技术对文本进行分类和标注的方法,可以帮助用户更准确地理解和分析文本内容
智能标签，是通过分析视频中视觉、文字、语音、行为等信息，结合多模态信息融合及对齐技术，实现高准确率内容识别，自动输出视频的多维度内容标签。该技术将非结构化信息转化为结构化信息，适用于媒资检索、个性化推荐、智能广告投放等场景。
AI加速：使用TorchAcc实现ResNet-50模型分布式训练加速
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型，便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在ResNet-50分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
【人工智能】Transformers之Pipeline（六）：图像分类（image-classification）
一、引言 pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象，将所有大模型分为音频（Audio）、计算机视觉（Computer vision）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（tasks）。共计覆盖32万个模型 ...
【人工智能】Transformers之Pipeline（四）：零样本音频分类（zero-shot-audio-classification）
一、引言 pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象，将所有大模型分为音频（Audio）、计算机视觉（Computer vision）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（tasks）。共计覆盖32万个模型 ...
【人工智能】Transformers之Pipeline（一）：音频分类（audio-classification）
一、引言 pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象，将所有大模型分为音频（Audio）、计算机视觉（Computer vision）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（tasks）。共计覆盖32万个模型 ...
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
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