人工智能作为计算机科学行业的顶尖技术之一,从1956年达特茅斯会议上正式提出开始就一直备受各行业关注。几年来，人工智能发展迅速，越来越多的人接触到AI，ModelArts作为一款面向AI开发者的产品，面向不同经验的AI开发者提供便捷易用的流程，作为一个AI初学者，ModelArts的自动学习模块即可让你快速感受到AI的魅力。

自动学习功能介绍

目前，自动学习提供图像分类、物体检测、预测分析、声音分类、文本分类，这些都可广泛的应用到工业、零售等领域。

• 图像分类：识别图片中的物体的类别，可运用到商品的自动分类、运输车辆种类识别、残次品分类等。

• 物体检测：识别图片中每个物体的位置和类别，主要适用于多个物品的识别和计数。

• 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。可应用于制造设备预测性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。

• 声音分类：是识别一段音频中是否包含某种声音。可应用于生产或安防场景的异常声音监控。

• 文本分类;识别一段文本的类别，可运用于新闻分类、商品分类等。

图像分类&物体检测

1. 数据标注：下图为图像分类和物体检测项目的数据标注模块，主要提供给图片标注标签的功能。
   

2. 模型训练：下图为图像分类和物体检测项目的模型训练模块，主要展示训练的模型以及训练参数、评估结果。
   

3. 部署上线：下图为图像分类和物体检测项目的部署上线模块，主要展示将模型部署成在线服务，可直接调用服务。
   

预测分析

1. 数据标注：下图为预测分析项目的数据标注模块，在这个模块，可预览数据并完成标签列以及标签列数据类型选择。模型训练将会使用全部数据训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。
   

2. 模型训练：下图为预测分析项目的模型训练模块，完成预测分析数据标注后，可进行模型的训练，得到预测分析的模型。
   

3. 部署上线：下图为预测分析项目的部署上线模块，部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。
   

声音分类

1. 数据标注：下图为声音分类项目的数据标注模块，主要提供给声音标注标签的功能。
   

2. 模型训练：完成音频标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。
   

3. 部署上线：部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。
   

文本分类

1. 数据标注：下图为文本分类项目的数据标注模块，主要提供给文本标注标签的功能。
   

2. 模型训练：下图为文本分类项目的模型训练模块，主要展示训练的模型以及训练参数、评估结果。
   

3. 部署上线：下图为文本分类项目的部署上线模块，主要展示将模型部署成在线服务，可直接调用服务。
   

以上就是自动学习提供的所有的种类的介绍了，大家多去体验一下吧！