From 6ef5afa8386957069d5daefa9d7e21df4f90bb0d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: geekan Date: Fri, 1 May 2020 15:11:18 +0800 Subject: [PATCH] Update README.md --- README.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index ac725de..8fd30a5 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -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。