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让机器自己去学习 OneClick.ai ，全球首款对用户无AI技术要求的自动化深度学习平台。平台通过实现AI开发周期每一步的自动化，让拥有不同规模和技术实力的企业无障碍应用AI 成为可能。自动化流程带来的效率提升，改变了AI项目在企业中的计划和实施方式。这场AI 革命，催生出了前所未见的新应用。 为了帮助您进入AI世界，我们编写了涵盖AI项目整个开发周期的文档和教程。 教程 如果您是第一次尝试AI，我们推荐以下示范教程。 从上传数据到解释结果，我们通过视频和图像演示了使用OneClick.ai制作AI模型的各个步骤: OneClick.ai演示 ...

数据准备： 尽可能多的历史数据以及尽可能细的颗粒度。以下是一个示例数据，记录了每支产品到天的销量，以及销售的区域和产品的一些其他特征（包括但不限于：产品描述，产品类别，产品包装大小，产品价格） 表一：基于OneClick.ai销量预测历史数据示意 sku dc_id date quantity item_first_cate_cd promotions price sku_description channel size 1 0 10/12/16 5 1 1 210 sparkling water 1 100ml 2 1 9/24/17 1 1 0 210 sparkling water 2 1000ml 选择合适的预测区间。预测区间是关键，基于一年的数据是无论如何也无法 ...

时序分类是时序分析里面非常重要的分支，基于历史观察的序列信号对样本做出分类。很多现实生活的应用都属于这一类型，比如基于心电图或脑电图对病人病症进行分类，基于传感器数据来区分不同的人体行为动作，基于不同探测器收集的信号来判断仪器未来一段时间是否会出故障。 数据格式 平台目前在分类任务上可以支持用户提供时序数据来进行分类问题。通常，时序分类数据可以可视化为图一： 图一：时序分类数据常见形式 基于上面的数据形式，平台需要准备两个文件来支持时序的特殊格式： 将每个样本的时序信号存为一个单独的文件，文 ...

OneClick.ai 的深度学习视觉是一种旨在为非技术用户提供最先进的深度学习计算机视觉技术的全新服务，在这篇文章中，将向你展示如何在30分钟内建立一个自定义图像分类器，通过处理视网膜的照片，检测糖尿病视网膜病的症状。您不必提供类似于ImageNET那样海量的图片，仅需几张图片，便可看到OneClick.ai的工作方式。我们的人工智能引擎将自动地构建一个适合所提供的数据集和所选任务的神经网络架构。 人人都可以在品牌识别、产品、景观、视频、植物以及检测漏水、火灾、NSFW、监控等场景中运用此服务。 准备上传数据 你只需向AI提供数据， ...

本概述将涵盖使用OneClick.ai时需要考虑的核心概念以及OneClick.ai与真实商业问题之间的关联。 我们将使用来自UCI Archive 的“Dress Recommendation” 数据集，为适应演示格式，我们已对其进行了些许修改。 “一家礼服店正在试图确定未来要储存的服装，以充分利用其有限的存储空间并实现最大化销售。 他们收集了已出售的礼服裙数据，并根据销售额及其他品质确定了哪些连衣裙值得存储。 现在他们有了新的礼服可供选择，并且需要一个AI模型帮助预测，从而选择最有价值的礼服进行存储。” https://s3-us-west-2.amazonaws.com/oneclick.ai-de ...

分类是最常见的AI任务类型，它实际上是根据事物的性质或特征对其进行分类的行为或过程。 分类任务的示例包括： 归档（将文档分组到预定义的组） 自定义服务（将客户查询分派到不同的工作流程） 客户分析（对用户偏好进行分类，例如美食，音乐流派） 疾病诊断（根据症状分析病情） 如果只有两个可能的类别需要预测，这种任务称为二分类。 二分类特别适用于： 网络欺诈检测（识别虚假搜索和真实搜索点击） 检测生产线中的缺陷产品（产品是否存在缺陷） 将邮件按照垃圾邮件或非垃圾邮件进行排序 点击率预测（特定用户点 ...

数值预测，也叫做回归——使用训练数据来预测一个或多个连续数值型变量。例如，回归模型做出的预测可回答如下问题： 上海一栋房产的价值是多少？ 用户点击此广告的概率是多少？ 回归案例： 为了演示如何创建回归模型，我们使用Boston housing dataset。为简化起见，对原数据稍作了修改， 在这个例子中，我们将根据不同的特征（房龄、房产税、房间数等）来预测房屋价值。我们要预测的变量（蓝色部分所示）是房屋的中位数价格。 上传数据和选择任务类型及目标变量之后，我们必须选择一个评价模型的指标： 平台提供多个模型指标 ...

数据概览 作为AI训练和模型生成过程极其重要的角色，数据的质量和格式直接关系着模型的质量。 本文将涵盖： 数据表的句法 支持的数据类型 缺失值的表达 行 vs 列 大多数据集是同时包含行列的表格形式， AI建模通常会将该表会以CSV文件的形式表达。 在CSV中，每行由一串文本表示，每列用逗号表示。 有关CSV格式的更多信息，请参考 RFC4180。 在Walkthrough 中的服饰场景中，行是各种服装的ID，列为包括季节、价格等在内的衣服属性。虽然这看似简单，但在准备数据的时候需要注意两个关键的地方： 每列需要一个“标题”，一个 ...

Please view the OneClick Platform Walkthrough before reading this article. OneClick.ai supports the easy exporting of any model created through the use of our AI to your external API uses. This paper will go over how to export our models as an API. After the model training process, on the model review page, there is an option to enable API for each model. Upon clicking that button you can then select to activate or deactivate the API. Only one API can be active at any given time for trial a ...

General Questions How do I request technical support? Clicking the "Help" button at the top will open a service ticket. Please provide a description of your issue and support will be notified.  How do I use my model to make predictions on new data? https://www.youtube.com/watch?v=1E2vVvSXE3k After uploading your new dataset using the "Upload Data" button, click "Save data only" located on the data review window. Then in the chat window type @eva apply model (model ID) to (data ID) which wi ...