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- 算法訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 天津鯤鵬訓(xùn)練營鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第二期 天津鯤鵬訓(xùn)練營鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第二期 時間：2020-12-08 18:07:49 天津鯤鵬訓(xùn)練營&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第二期以訓(xùn)練營為活動載體，組織鯤鵬賦能培訓(xùn)，并輔以大賽為成果檢驗，訓(xùn)賽結(jié)合，以訓(xùn)促賽。本期為第二期。來自：百科
- 算法訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
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開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看，來自：百科區(qū)域信控優(yōu)化 通過掌握城市交通歷史通行規(guī)律，并實時感知機動車、非機動車、行人交通情況，采用AI 圖引擎 技術(shù)、路口自適應(yīng)訓(xùn)練算法、干線協(xié)調(diào)算法、場景化子區(qū)優(yōu)化策略算法等，實現(xiàn)點-線-面信號配時優(yōu)化，提升交通效率，保障通行 區(qū)域聯(lián)動優(yōu)化：從單路口信號燈控制、干線協(xié)調(diào)優(yōu)化，到區(qū)域內(nèi)多個相來自：百科
- 算法訓(xùn)練 更多內(nèi)容
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ts提供的領(lǐng)先算法技術(shù)，保證AI應(yīng)用開發(fā)的高效和推理結(jié)果的準(zhǔn)確，同時減少人力投入。 ModelArts Pro致力于解決通用API局限性、AI算法開發(fā)門檻高等難題，提供行業(yè)AI定制化開發(fā)套件，沉淀行業(yè)知識，讓開發(fā)者聚焦自身業(yè)務(wù)。讓企業(yè)用戶聚焦于技術(shù)創(chuàng)新，將模型訓(xùn)練、定制的小事交給ModelArts來自：百科![]()
優(yōu)勢：針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠好于通用自然語言處理模型。可根據(jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點：構(gòu)建商品視覺自動識別的模型，可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.5%的識別準(zhǔn)確率，可以實現(xiàn)秒級識別整盤商品，從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自來自：百科![]()
，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實現(xiàn)過程。 課程大綱來自：百科![]()
算出相應(yīng)對策？如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應(yīng)？ 解決方案 智慧交通邊緣節(jié)點通過視頻和雷達融合分析，智能化算法檢測道路交通事件（算法云端訓(xùn)練、邊緣執(zhí)行），有效實時提供碰撞告警，紅綠燈相位推送，車流量感知及控制等智能服務(wù)。向交通管理者提供交通全息監(jiān)控能力，向車輛提供來自：百科![]()
貸風(fēng)險。 圖引擎服務(wù) 產(chǎn)品優(yōu)勢 豐富的領(lǐng)域算法 HOT 圖引擎服務(wù)支持PageRank，k-core，最短路徑，標(biāo)簽傳播，三角計數(shù)，關(guān)聯(lián)預(yù)測等算法。 圖引擎服務(wù)支持PageRank，k-core，最短路徑，標(biāo)簽傳播，三角計數(shù)，關(guān)聯(lián)預(yù)測等算法。 可視化的圖形分析 TOP 為您提供向?qū)?來自：專題![]()
ModelArts AI Gallery_市場_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 查看更多 收起來自：專題![]()
型開發(fā)、訓(xùn)練、管理、部署功能，可靈活使用其中一個或多個功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)來自：百科![]()
Turbo高性能，加速訓(xùn)練過程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取，避免GPU/NPU因存儲I/O等待產(chǎn)生空閑，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載，減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)時長，無需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS來自：專題![]()
案，成為了行業(yè)AI應(yīng)用道路上需要解決的重大課題。 ModelArts Pro 是為企業(yè)級AI應(yīng)用打造的專業(yè)開發(fā)套件?；谌A為云的先進算法和快速訓(xùn)練能力，提供預(yù)置工作流和模型，提升企業(yè)AI應(yīng)用的開發(fā)效率，降低開發(fā)難度。同時，支持客戶自主進行工作流編排，快速實現(xiàn)應(yīng)用的開發(fā)、共享和發(fā)布，共建開放生態(tài)，實現(xiàn)普惠行業(yè)AI落地。來自：百科![]()
大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 時間：2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實驗室環(huán)境下設(shè)計和訓(xùn)練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場景變換時，容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。來自：百科![]()
，通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領(lǐng)先 基于先進的Transformer架構(gòu)對算法模型進行深度優(yōu)化，機器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先。 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團隊支撐模型訓(xùn)練，20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級客戶實踐，經(jīng)受復(fù)雜場來自：百科![]()
【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 議程 時間安排 大賽報名時間 訓(xùn)練營時段一：11月11日-11月20日中午12:00時段一報名截止（報名入口見頁面導(dǎo)航） 訓(xùn)練營時段二：11月11日-11月27日晚12:00時段二報名截止 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓(xùn)練營授課（線上） 訓(xùn)練營時段一：11月22日-11月2來自：百科![]()
深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、 語音識別 、自然語言處理、強化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問題上已經(jīng)達到甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。來自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則 3. 激活函數(shù)來自：百科![]()
時間：2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ，主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實戰(zhàn)案例，模型訓(xùn)練、測試、評估全流程覆蓋，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助您掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括來自：百科![]()
為了增強算法的處理問題的能力，對算法進行優(yōu)化是必不可少的。算法優(yōu)化一般是對算法結(jié)構(gòu)和收斂進行優(yōu)化。 本算法雖然包括眾多應(yīng)答器的場景，在實際使用中，也有可能會存在誤報場景，針對誤報場景，算法可以提供定制優(yōu)化服務(wù)，針對特定場景進行算法的定制，保證檢測的準(zhǔn)確率。 商品直達：<<應(yīng)答器異位檢測>> 交通物流解決方案來自：云商店
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