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基于口罩识别模型探索机器学习自动化的技术应用

  • 京东智联云开发者
  • 2020-05-13

课程简介:

佩戴口罩是我们每个人抗击疫情所做的力所能及的事情,如何检测人群口罩佩戴情况?并快速发现错误佩戴方式成为防疫的重点。

本次分享将介绍疫情时期人脸口罩识别的意义和方法,并基于此延伸出自动化机器学习(AutoML)的技术优势。详细讲解自动特征工程、模型网络自动搜索等方面的技术发展。最后通过实例演示体验自动化机器学习平台带来的效率提升。


学习要点:

  • 1、口罩检测识别算法模型技术解析

  • 2、机器学习自动化的发展与落地应用

    3、京东自动机器学习平台QuickAI介绍

4、实际演示开发



讲师介绍:


何老师.jpg


京东云与AI人工智能平台部技术总监、架构师 何云龙



京东自动机器学习平台QuickAI简介:


QuickAI是一个全自动模型服务生产平台,内置了大量预训练模型,能够使用少量标注数据快速训练模型,并一键发布到线上。

点击“访问”,即可体验该产品。在QuickAI平台,允许用户自动上传数据,根据数据直接生成一个可用的模型,同时这个模型能够自动发布到线上,效率非常高。


目前,QuickAI已经支持多个场景,包括图象分类、物体检测、文本识别以及结构化数据的回归预测。对于图象分类和物体检测,QuickAI内置了十多种领先的算法。在文字识别方面,QuickAI只需用户上传一张图片,对图片进行锚点设定,选取需要识别的区域,就相当于做好了一个模板,生成服务之后就可以对这一类的票据进行自动的识别。在文本分类方面,最常见的场景在电商领域做评论分析。在回归预测的场景下,可以通过预测商品的销量或者库存帮助商家进行及时的补货和价格的调整。


QuickAI可以实现AI模型全流程自动化,QuickAI的特点包括:

1. 全流程。QuickAI本身是一个端到端的流程,从数据介入、建模到最后服务上线一站式支持,能够实现全自动化。


2. 自动化。整个流程AI相关的部分全部自动化,客户可以快速看到AI赋能的效果,在模型迭代中算法工程师不需要或很少参与。


3. 低成本。算法部分自动化带来了人力成本的大大降低,对业务的快速接入可以节约很大的时间成本,让客户的业务能够快速体验到AI的能力。


4. 可定制。根据业务特点,用户可定义自己的场景,包括数据和模型服务的规范,算法工程师可以自由向其中增加算法,由此实现新场景的自动化


5. 高性能。训练和推理阶段集成了包括硬件厂商提供的优化工具,并整合到自动化流程里,可实现快速训练和优化的服务


6. 可扩展。集群规模可以横向扩展,支持外接其他存储系统,能够满足大规模业务的需要。


QuickAI平台是开放给客户的,对AI不太了解的人也可以用QuickAI定制化自己的模型,从而大大加速AI落地的效率。QuickAI拥有良好的稳定性和细致优化的性能,客户无需做新的平台的构建,在部署时可以把整个平台直接部署到客户的环境下面,免去了一个开发-部署-构建环境的过程。