前情：某一天，天選打工人小極收到了客戶發來的消息……

客戶：你們算法效果不行啊！這識别出來的确定是火焰？

小極：這确實有點像“火焰”……在實際應用中，算法确實會有一定的誤報概率……

客戶：那怎樣盡快修複算法？我希望在這個場景下不要再出現誤報了！

小極：别急，您可以直接使用我們的「自訓練工具」，隻需采集一些這個場景下新的數據集進行标注，剩下的交給它，當天就能完成算法叠代！

後續：在完成數據标注後，客戶利用「自訓練工具」當天就完成了算法修複，幾個月過去了，這個場景下的算法再也沒出現誤報……

其實，算法誤報在實際項目場景中是一個很常見的問題。産生誤報的客觀原因也是多種多樣，絕大部分是跟訓練數據集有關，比如訓練任務和目标任務的數據分布不一緻、訓練數據集過少等。

針對這樣的問題，行業内通常會重新收集場景數據，采用回爐再造的方式人工進行算法叠代，來滿足實際場景應用的需求。

但是這種方式路徑較長、溝通繁瑣，而且很多項目數據集敏感不能外傳，這就導緻算法叠代比較麻煩。

基于此，極視角自研了「自訓練工具」來解決這些問題，為客戶提供靈活、便捷、高效的算法叠代方式。

自訓練工具是一個面向極星平台私有化部署項目的算法快速叠代工具，為經典機器學習和深度學習提供了從數據處理、預置算法、模型訓練、模型評估到模型管理的全鍊路服務，可以在保護項目數據隐私的前提下，縮短當前算法修複路徑，減少客戶與開發者溝通和參與的投入成本。

△ 自訓練工具全鍊路服務

自訓練工具是基于極視角提供的标準通用模型，疊加客戶提供的特定場景下新的數據集，進行模型再訓練，從而生産出效果更好的算法。

01 提供算法模型優化全鍊路服務，進行多輪模型訓練，評估後替換原模型，實現模型優化。

02 提供3種數據接入方式（可以選擇極星抓圖數據、極星報警數據、本地上傳數據）、2種數據清洗方式（包括智能去重、人工調參）和多版本數據集管理（包括訓練數據集、測試數據集），靈活開放，操作方便。

△ 自訓練工具數據服務

03 提供自訓練工具私有化部署方式，現場安裝自訓練工具，解決網絡環境約束以及敏感數據外傳的問題。

04 使用生産環境的垂直場景數據集，自訓練後的模型更精準适配實際場景，算法減少誤報和漏報。

對客戶來說，隻需要采集一定的垂直場景數據集，無需額外投入專業人力，使用自訓練工具便可提高算法準确率，輕松實現算法叠代。除去數據重新标注環節，自訓練工具1天内即可完成算法模型優化，節省50%以上的算法優化叠代時間。

極星平台是基于極視角強大技術能力打造的AI應用開發及服務平台，緻力于幫助企業客戶低成本實現AI與業務的結合，快速完成AI能力的構建。

關于極星平台的更多技術亮點、如何為客戶解決AI應用過程中的實際痛點、如何提升AI落地效率，敬請關注「極講堂」欄目後續推出。（公衆号：極視角）

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