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为了快速开发一个人工智能应用，需要尽可能将人工智能算法的复杂性交给人工智能平台。ModelArts提供丰富的模板并具备一定的自动化能力，它的出现使得开发人工智能应用变得更加便捷。根据模板复杂度的大小，一般将模板分为简单模板和复杂模板，二者的对比如表2-1所示。
表2-1 简单模板和复杂模板的对比
简单模板与某个具体行业弱相关，较为通用，步骤较为简单并且训练过程可以完全自动化，所以在ModelArts中也被称为自动学习。例如，ModelArts提供的图像分类模板仅需数据准备、模型训练之后即可部署使用，可用于解决不同场景下的图像分类问题。而复杂模板通常与某一具体行业强相关，例如ModelArts提供的零售商品识别模板仅适用于解决零售行业的细粒度商品识别问题。由于引入了行业经验，复杂模板通常涉及的环节比较多，即从输入数据到输出人工智能应用的全流程包含的任务数比较多。ModelArts目前提供了图像分类、目标检测、声音分类、文本分类等多种简单模板，以及零售商品识别、OCR等复杂模板。复杂模板的行业相关性非常强，难以一一列举，本书将在第10章中重点介绍。本章将主要介绍如何基于简单模板进行人工智能应用开发。在整个开发过程中，开发者不需要了解人工智能专业知识和算法，仅需准备好数据并且标注完成后，进行自动训练和部署即可。