大数据在制信息权争夺中的作用

首先是EasyDL的易用性、低门槛。

使用流程只有简单的四步，分别是「创建模型」、「准备数据」、「训练模型」和「部署应用」。

并且，在整个过程当中，都是可视化图形操作，这就大大降低了企业、开发人员的使用门槛。

用百度AI平台研发部技术总监忻舟的话来说就是：

不用一行代码也可以基于需求和数据，定制自己的AI解决方案。

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，使用EasyDL训练箱包质检模型，在完全无需了解AI算法细节前提下，也训练出了准确率90%的模型。

再以「瀚才猎头」为例，几名人力资源专家在不了解AI算法的情况下，使用EasyDL，完成了简历数据的结构化处理和自动分类模型，大大提升了工作人员在简历检索方面的效率。

但简单，并不意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，作为一家高级管理人员代理招募机构，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」的问题就是：200万条数据因简历检索的低下，使人才库的利用率不足10%。

而在使用EasyDL之后训练多个模型推进简历数据的结构化处理，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份合适的简历。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，使用起来像家用电器一般简单，并且还能像高级AI工程师一样专业。

除此之外，EasyDL还支持公有云API、私有服务器部署、设备端SDK、软硬一体方案等丰富的模型部署方式。

例如在软硬一体方案部署上，EasyDL提供了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，模型识别速度可提升10倍。

不仅丰富，还非常快——最快仅5分钟即可集成。

而EasyDL这一切的优异特性，离不开其背后的技术硬实力。

EasyDL的能力是如何实现的?

表面上看起来、用起来越是简单的工具、平台，那它背后的设计可能越是复杂。

百度EasyDL也是如此。

平台内部采用了诸多复杂的深度学习算法和工程技术，而这一切，都是为了保证其简单、易用、低门槛的使用效果。

EasyDL之所以能够在模型方面达到高精度，一个重要原因是其基于百度自主研发的深度学习平台飞桨。一站式模型训练和服务体验，则融入了更多百度长期积累的独有技术和工程化能力。

首先，EasyDL预置了百度超大规模数据训练的预训练模型。

在视觉任务中，图像分类训练任务内置百度基于海量互联网数据，包括10万+分类、6500万图片等训练的超大规模视觉预训练模型，平均精度可提升3.24%-7.73%。

在物体检测训练任务方面，内置百度基于800+标签、170万图片，1000万+检测框训练的超大规模物体检测预训练模型，平均精度可提升1.78%-4.53%。

在自然语言处理方面，EasyDL预置了由百度自研、业界效果最好的预训练模型文心(ERNIE)，将机器语义理解水平提升到一个新的高度。

（编辑：伊春站长网）

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