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geekan authored May 1, 2020
1 parent 0d81ac8 commit 6ef5afa
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2 changes: 1 addition & 1 deletion README.md
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Expand Up @@ -22,7 +22,7 @@ AutoDL聚焦于自动进行任意模态(图像、视频、语音、文本、

**全自动**:全自动深度学习/机器学习框架,全流程无需人工干预。数据、特征、模型的所有细节都已调节至最佳,统一解决了资源受限、数据倾斜、小数据、特征工程、模型选型、网络结构优化、超参搜索等问题。**只需要准备数据,开始AutoDL,然后喝一杯咖啡**

🌌 **通用性**:支持**任意**模态,包括图像、视频、音频、文本和结构化表格数据,支持**任意多标签分类问题**,包括二分类、多分类、多标签分类。它在**不同领域**都获得了极其优异的成绩,如行人识别、行人动作识别、人脸识别、声纹识别、音乐分类、口音分类、语言分类、情感分类、邮件分类、新闻分类、仓库存预估、销量预测、精准营销等等。
🌌 **通用性**:支持**任意**模态,包括图像、视频、音频、文本和结构化表格数据,支持**任意多标签分类问题**,包括二分类、多分类、多标签分类。它在**不同领域**都获得了极其优异的成绩,如行人识别、行人动作识别、人脸识别、声纹识别、音乐分类、口音分类、语言分类、情感分类、邮件分类、新闻分类、广告优化、推荐系统、搜索引擎、精准营销等等。

👍 **效果出色**:AutoDL竞赛获得压倒性优势的冠军方案,包含对传统机器学习模型和最新深度学习模型支持。模型库包括从LR/SVM/LGB/CGB/XGB到ResNet*/MC3/DNN/ThinResnet*/TextCNN/RCNN/GRU/BERT等优选出的冠军模型。

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