Das Visualisierungstraining von Radal erfolgt in drei Schritten:Modell auswählen(aus der Vorlagenbibliothek oder benutzerdefinierter Upload),Umstrukturierung durch Ziehen und Ablegen(z. B. Hinzufügen von Aufmerksamkeitsmechanismen),Indikatoren für die Echtzeitüberwachung(Genauigkeits-/Verlustwert). Im Vergleich zum traditionellen Codierungstraining:
- Verarbeitung des DatensatzesAutomatische Erkennung von CSV/JSON/Text-Formaten und Optimierungsempfehlungen ohne manuelle Datenbereinigung
- ParametrisierungAnzahl der Ebenen und andere Parameter über den Schieberegler auf der Oberfläche einstellen, anstatt über die Befehlszeile.
- AusgabemethodeDirekter Export in das ONNX/TensorFlow-Format nach dem Training, wodurch die Notwendigkeit einer Formatkonvertierung entfällt.
Die typische Trainingszeit reduziert sich von mehreren Tagen bei der herkömmlichen Entwicklung auf 1-6 Stunden, je nach Datenumfang.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRadal: eine Low-Code-Plattform für die schnelle Feinabstimmung und Optimierung von KI-ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie genau funktioniert das Training mit dem visuellen Modell von Radal? Wie unterscheidet es sich von traditionellen Methoden?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil