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AI智能审核开源框架通常是由多个组件和算法组成的系统，用于对各种媒体内容（如图像、视频、文本）进行自动审核。其中，主要的组件包括模型训练、模型部署、数据预处理、特征提取、模型推理和后处理等。 下面是一个常见的AI智能审核开源框架的解析步骤： - 数据预处理：这一步是将原始数据（如图片、文本等）转换成模型可以处理的格式，通常包括图像的缩放、裁剪、标准化等，文本的分词、向量化等。
- 特征提取：这一步是使用各种算法从预处理后的数据中提取特征，通常包括深度学习算法中的卷积神经网络、循环神经网络等，以及传统机器学习算法中的SVM、决策树等。
- 模型训练：这一步是使用提取的特征对模型进行训练，通常包括深度学习中的反向传播算法、梯度下降等。
- 模型部署：这一步是将训练好的模型部署到生产环境中，以便实现自动审核的功能。
- 模型推理：这一步是将预处理后的数据输入到部署好的模型中，进行预测和分类。
- 后处理：这一步是根据模型的输出结果进行后续处理，如对分类错误的数据进行再次审核、对通过审核的数据进行标记等。
举个例子，当使用AI智能审核开源框架对图片进行审核时，首先会对图片进行预处理，如缩放、裁剪、标准化等。然后，使用深度学习算法中的卷积神经网络对图片进行特征提取。接着，使用反向传播算法对提取的特征进行训练，并将训练好的模型部署到生产环境中。最后，将需要审核的图片输入到部署好的模型中，进行预测和分类。根据模型的输出结果，可以对分类错误的图片进行再次审核，对通过审核的图片进行标记等后处理操作。
这是网络上的相关说法
这几天在研究自动化文本内容审核和过滤,测试了所有大厂的接口 基本上感觉都是NLP + DFA 有些就只是 DFA .
但是价格诶.
最终决定自己实现 后面会开源出来.
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