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百度ai平台（百度ai开放平台）
发布时间：2023-04-14 04:56:57
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于百度ai平台的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、百度ai标注员怎么注册
可以登录百度ai网站去注册。
具体步骤如下：
1.打开网址https://ai.baidu.com/，点击右上角“控制台”；
2.点击立即注册，输入用户名、手机号、密码、验证码等信息，并勾选“阅读并接受《百度用户协议》及《百度隐私权保护声明》”；
3.点击注册，提交上去等待审核通过即可。
二、AI类产品概述 — 平台型AI产品技术初识
总体来说，AI类产品可大体分为两类：
对于推荐算法产品经理而言，算法本身即是产品。产品经理的职责主要在于，通过挑选合适的数据、算法帮助用户更好地解决 个性化需求与海量信息之间的匹配问题 ，通过恰当的测评方法，帮助技术人员寻找优化特定场景下算法效能的方法。考虑到用户的需求相对单一，且参考指标明晰（如点击率、浏览率等），因此算法产品相对于其他产品而言，要对技术实现和底层算法逻辑拥有更清晰的认识，从而可以方便的配合技术人员完成转化率的提升。
对于终端类产品经理而言，如果产品形态仅仅是算法，那么需要考虑的内容应与推荐算法产品大同小异。随着家居物联网产品的兴起，越多越多的企业开始提供硬件类产品，常见的包括：AI智能音箱、安防摄像头以及疫情期间的测温仪等等。由于硬件产品对物流供应链的要求高、产品集成度也更高， 产品经理除却需要考虑算法是否能够适配当前的场景之外，更应当专注于产品的集成测试和竞品分析（尤其需要掌握潜在进入者的动向），来确保产品的整体可用性和市场竞争力。
非个性化推荐算法关注的是一群人的共性 。
典型应用场景包括，“音乐热曲排行榜”、初期谷歌的“搜索引擎”等等。
由于非个性化推荐的结果依赖于大众的点击，因此易呈现强者越强、弱者越弱的马太效应。对于内容生产者而言，推荐引擎如果始终维持这样的策略，将对新产生的内容不公平。为了兼顾冷启动的问题，可以考虑采用“最近时间窗口”策略，维护内容的新鲜度的同时兼顾大众偏好。
个性化推荐算法关注的是少数人的个性 。
适用于非个性化推荐算法的场景主要具有以下两个特征：
1.海量数据；
2.拥有收集用户信息的渠道。
其中用户信息的收集方法又可分为以下两种：
1.来源于网页Cookie信息、访问地址信息;
2.来源于用户登录账户期间的操作日志记录。
个性化推荐中有两类重要的算法设计思路，分别是（1）基于向量相似度的推荐算法，以及（2）基于用户的协同过滤推荐算法。前者偏重于推荐标的物与用户兴趣之间的相似度评估，通过在预先设定的维度上获取用户的兴趣向量作为基向量，而后用同一坐标系对标的物进行标注，获取到用户兴趣与潜在标的物之间的相似度（具体示意如图1所示）。后者则偏重于用户间相似度的衡量，假设认为，拥有较高兴趣相似度的用户，针对某个具体标的物将具有相似的偏好（具体示意如图2所示）。
产品发展到一定的DAU数量之后，为了进一步提高这部分DAU人群的使用效率，需要通过精细化的推荐来辅助运营实现更高层次的目标。
尽管同为推荐产品大类，但由于推荐场景略有不同，因此电商推荐类产品与内容推荐类产品在业务指标的关注点上也略有不同。 电商推荐类产品更关注用户的营收， 因此通常将 转化率 设定为推荐指标； 内容推荐类产品则更关注用户的留存和使用粘性， 因此通常将 推荐准确度、用户体验 设定为推荐评估指标 。 以京东和头条为例，由于前者是面向”大明型“用户群体的产品，更关注推荐系统产生的效果为及时转化贡献了怎样的力量；而后者则是面向”小闲型“的用户群体，因此更关注推荐系统在用户体验与产品依赖层面贡献了怎样的力量。
关于广告推荐的几个共识：
1、产品的价值交换：为用户创造使用价值、并获取交换价值的过程。
2、几乎所有的广告需求都是对体验有负向影响的反向需求。
广告形态主要分为（1）横幅；（2）插屏；（3）原生。其中横幅广告效果较差，且对体验有一定影响；插屏广告由于以整屏形式出现，会吸引用户的全部注意力，尽管降低了产品的体验，但一定程度上提高了广告的展示效率；原生广告以一种仿似真实展示结果的形式嵌入到用户产品使用过程中，用户体验最好，但转化率相对插屏而言较低。一般情况下， 更推荐使用插屏和原生广告，尽量避免使用横幅广告 。
由于广告具有一定的商业性质，只有尽可能保障广告推荐的高效性，才有机会获取到足够的广告营收费用。通常而言，广告是否有效需要从以下两个角度进行衡量：
1.曝光频次高；
2.展示效率高，其中展示效率可从以下三个方面去衡量：（1）展示时机；（2）用户状态及（3）可见区域。
通常情况下，在产品刚进入市场的阶段，应当重点考虑DAU，只有把用户基数做大，后续的流量变现规模才足够可观。当产品DAU开始逐渐稳定时，则可以开始考虑MTR，产品也随之进入商业化变现的成熟阶段。Avglmps指数一方面展示出广告曝光率与广告收入之间的正线性关系，一方面也暗示着广告的曝光率与用户体验之间的反比关系，需要产品在不同场景下进行适当的权衡与取舍。广告点击率的大小，更多情况下取决于交互数据的应用和推荐算法的构建。当广告推荐的准确度日趋成熟，产品的广告位也将逐步获得更好的议价能力，有望获得更多的营收收入。
除了产品开发者本身可以招揽广告位外，广告生态系统中还存在这样一类第三方，被称之为ad network。作为连通广告位和广告主之间的中间方，通过统筹并协调广告资源，制定相对普适化的广告算法，能够最大限度的保障广告主对于广告展示次数的要求，同时能够帮助产品提供方充分利用剩余的广告位资源。对于大厂而言，流量变现已成为最重要的营收手段，除非广告资源稀缺，通常不会交予第三方管理。但对于尚处于发展期的公司而言，将广告位外包给中间商，一方面获取源源不断的收入，一方面将更多的精力集中在产品的研发投入上，是一件一举两得的事情。
在进行广告分析时，通常会采用如上的5个指标对广告展示效率进行逐层次的分析，在自上而下的过程中每一层次都存在着流量的流失。下面将以两个场景为例，逐一分析场景二的潜在提升空间。
1. 通常而言，广告请求率应尽量保证在100%，可以考虑优化用户访问时的请求率；
2. 当用户端发出广告请求时，缺少与用户当前情境相匹配的广告时，易出现填充率的情形。可考虑适当增加广告源，进一步提高填充率；
3. 广告展示率低，意味着广告匹配成功后，却由于网络带宽、用户停留时长、广告资源大小等原因没有得到合适的展示机会。需要具体分析，可采用prefetch等方法、挑选合适的展示时机等方法，提高展示成功率；
4. 点击率与广告内容、展示时机和广告大小等等因素密切相关。通过选取与上下文情境相匹配的广告源、增加广告位的大小、筛选出高质量广告，可以进一步提升广告的点击期望。
5、然而，为了选取高质量的广告而为广告位设置了广告底价后，也意味着广告资源数目的降低（即填充率的降低）。需要产品制定出适用于当前产品的整体策略。
除了上述AI产品之外，还有一类特殊的AI产品，通常由AI头部公司创建。通过集成相关算法和数据，为开发者提供相对自由的基础训练模型，提供自然语言处理、图像识别、VR等相关领域的SDK开发包，为各行业定制专用解决方案。可参考的AI平台类产品主要包括：
1. 百度大脑 —— AI开放平台（ http://ai.baidu.com/ ）
2. 腾讯AI开放平台（ https://ai.qq.com/ ）
3. AliGenie ( https://iap.aligenie.com/ )
4. 网易人工智能平台 （ https://ai.163.com/#/m/overview ）
5. Amazon AI ( https://amazonaws-china.com/cn/events/amazon-ai/ )
6. IBM AI Developer Program ( https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/topics/ai.html )
7. 京东人工智能开放平台（ https://neuhub.jd.com/ ）
8. HIKVISION开放平台（ https://open.hikvision.com/ ）
9. Face++ 人工智能开放平台 （ https://www.faceplusplus.com.cn/ ）
10. 搜狗AI开放平台 （ https://ai.sogou.com/ ）
（ps：后续将形成独立章节，对top级AI开放平台进行竞品分析，敬请期待 ~）
三、百度2020打响第一枪：升级“人工智能体系”四大业务升级为事业部
1月8日，百度消息，百度AI体系进行组织架构升级，原AIG（AI技术平台体系）、TG（基础技术体系）、ACG（百度智能云事业群组）整体整合为“百度人工智能体系”（AI Group、缩写为AIG）。新AIG包含技术中台群组（TPG）和智能云事业群组（ACG）两大群组组成，继续由百度CTO王海峰整体负责。同时智慧政务、智慧医疗、智慧金融、智能客服与营销四大业务板块升级为四大事业部，并在工业互联网、视频、物联网、工业质检、物流地图等领域加大投入。相关负责人继续向王海峰汇报。
百度方面介绍，此次架构升级是为了进一步整合资源，发挥技术中台价值，提升业务支持效率，将百度的领先技术能力更高效地向产业输出，以进一步加快产业智能化步伐。
该内部架构升级邮件由王海峰发出，主题为“ 乘AI风、踏产业浪，人工智能体系扬帆起航”。王海峰在邮件中表示，“ 人工智能正在进入大规模应用落地的关键时期。期望大家秉承‘用户/客户至上’的理念，开拓进取，勇于创新，在打造AI时代最领先技术平台的同时，更进一步加强技术的应用落地，成为产业智能化的引领者。”
分析人士认为，此次百度AI体系架构升级，一方面意味着百度在AI道路上的坚定投入和决心，百度正在为AI To B战役投入更多资源。同时表明百度产业智能化赛道更加明确聚焦，在当下企业、政府智能化升级的 历史 性时刻，加大了重点行业的战略性投入。
从2010年百度开始布局AI，到2020年已整整十个年头。目前，百度AI在专利数、飞桨深度学习开源平台、AI日调用量、开发者生态规模、AI Cloud等各方面都位列行业第一。刚刚过去的2019年，百度 AI 进入了工业大生产阶段，并与百度业务以及各行各业的生产实践深入结合， AI To B业务连续三个季度中国增速第一。此次百度整合成立人工智能体系，将为百度AI下一个十年奠定基础。
四、百度AI新业务是如何赋能的呢？
作为百度AI新业务发展的重头戏 ，Apollo通过开放平台和生态系统已在全球自动驾驶领域占据高地。在人工智能浪潮中，百度Apollo生态正凭借技术和平台优势，赋能众多合作伙伴，推动智慧城市、智慧交通建设，构建起新一轮产业链，决胜AI时代。
Apollo对智能汽车安全方面的探索也在加速推进。4月19日，百度宣布成立Apollo汽车信息安全实验室，实验室将专注于汽车信息安全技术的分析以及趋势跟踪，验证及加强解决方案的安全能力，将进一步推动中国智能汽车信息安全发展。同时，政策红利为百度自动驾驶推进自动驾驶安全研究提供了新助力。
3月22日，北京市有关部门在经过封闭测试场训练、自动驾驶能力评估和专家评审等系列程序后，向百度发放了北京市首批自动驾驶测试试验用临时号牌。随后百度相继获得福建、重庆颁发的首批自动驾驶路测牌照。
本季度，百度自动驾驶与公众的距离进一步拉近。2018央视狗年春晚上，百度Apollo无人车队领衔的百余辆车辆，成为首批跑上港珠澳大桥的车队，向全国人民递出“科技含量最高”的新春献礼。
4月22日，首届数字中国建设峰会上，百度与金龙客车联合打造的中国首款L4级无人驾驶巴士“阿波龙”开放试乘体验区，参加试乘体验的观众排起了“长龙”，Apollo再次迈出自动驾驶走进大众生活的重要一步。
作为全球最大的自动驾驶生态系统，百度Apollo开放平台正携手生态合作伙伴，推进汽车信息安全等行业规范和标准的建立，推动智能网联和自动驾驶技术快速、安全地量产落地。
来源：中国网
以上就是关于百度ai平台相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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