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前情：某一天，天選打工人小極收到了客戶發來的訊息……

客戶：你們演算法效果不行啊！這識別出來的確定是火焰？

小極：這確實有點像“火焰”……在實際應用中，演算法確實會有一定的誤報概率……

客戶：那怎樣儘快修復演算法？我希望在這個場景下不要再出現誤報了！

小極：別急，您可以直接使用我們的「自訓練工具」，只需採集一些這個場景下新的資料集進行標註，剩下的交給它，當天就能完成演算法迭代！

後續：在完成資料標註後，客戶利用「自訓練工具」當天就完成了演算法修復，幾個月過去了，這個場景下的演算法再也沒出現誤報……

其實，演算法誤報在實際專案場景中是一個很常見的問題。產生誤報的客觀原因也是多種多樣，絕大部分是跟訓練資料集有關，比如訓練任務和目標任務的資料分佈不一致、訓練資料集過少等。

針對這樣的問題，行業內通常會重新收集場景資料，採用回爐再造的方式人工進行演算法迭代，來滿足實際場景應用的需求。

但是這種方式路徑較長、溝通繁瑣，而且很多專案資料集敏感不能外傳，這就導致演算法迭代比較麻煩。

基於此，極視角自研了「自訓練工具」來解決這些問題，為客戶提供靈活、便捷、高效的演算法迭代方式。

什麼是自訓練工具？

自訓練工具是一個面向極星平臺私有化部署專案的演算法快速迭代工具，為經典機器學習和深度學習提供了從資料處理、預置演算法、模型訓練、模型評估到模型管理的全鏈路服務，可以在保護專案資料隱私的前提下，縮短當前演算法修復路徑，減少客戶與開發者溝通和參與的投入成本。

自訓練工具是基於極視角提供的標準通用模型，疊加客戶提供的特定場景下新的資料集，進行模型再訓練，從而生產出效果更好的演算法。

自訓練工具的優勢

01 提供演算法模型優化全鏈路服務，進行多輪模型訓練，評估後替換原模型，實現模型優化。

02 提供3種資料接入方式（可以選擇極星抓圖資料、極星報警資料、本地上傳資料）、2種資料清洗方式（包括智慧去重、人工調參）和多版本資料集管理（包括訓練資料集、測試資料集），靈活開放，操作方便。

03 提供自訓練工具私有化部署方式，現場安裝自訓練工具，解決網路環境約束以及敏感資料外傳的問題。

04 使用生產環境的垂直場景資料集，自訓練後的模型更精準適配實際場景，演算法減少誤報和漏報。

對客戶來說，只需要採集一定的垂直場景資料集，無需額外投入專業人力，使用自訓練工具便可提高演算法準確率，輕鬆實現演算法迭代。除去資料重新標註環節，自訓練工具1天內即可完成演算法模型優化，節省50%以上的演算法優化迭代時間。

極星平臺是基於極視角強大技術能力打造的AI應用開發及服務平臺，致力於幫助企業客戶低成本實現AI與業務的結合，快速完成AI能力的構建。

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