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- 深度學(xué)習(xí)和圖像分類 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科: 人工標(biāo)注:對于不同類型(圖片、音頻、文本和視頻)的數(shù)據(jù),用戶可以選擇不同的標(biāo)注類型。 智能標(biāo)注:智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團來自:專題
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組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)的輸入,對AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測、音頻分割、文本分類等多個標(biāo)注場景,可適來自: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:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科
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應(yīng)用操作。 立即學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫入門與應(yīng)用 隨著科技的進(jìn)步,人們?yōu)榱烁咝Ц踩统杀镜陌l(fā)布應(yīng)用產(chǎn)品,對數(shù)據(jù)庫提出了更高的要求,學(xué)習(xí)該課程能迅速了解華為 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 的功能特性和應(yīng)用;幫您掌握華為 云數(shù)據(jù)庫 的基本操作和管理。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)該課程能夠掌握以下知識和能力。熟悉數(shù)據(jù)庫產(chǎn)來自:專題
智慧路燈解決方案和如何構(gòu)建其應(yīng)用。 城市公共照明設(shè)施規(guī)模日益增大,用電量節(jié)節(jié)攀升。為解決傳統(tǒng)路燈的問題,基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧路燈應(yīng)運而生,本認(rèn)證將會為您介紹基于物聯(lián)的智慧路燈解決方案和如何構(gòu)建其應(yīng)用。 立即學(xué)習(xí) 物聯(lián)網(wǎng)平臺 的自販機銷量分析 初級微認(rèn)證 借助物聯(lián)網(wǎng)平臺和大數(shù)據(jù)分析服務(wù),來自:專題
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需求、華為云數(shù)據(jù)運維能管理等。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)該課程能夠掌握以下知識和能力:了解行業(yè)痛點和數(shù)據(jù)庫技術(shù)參數(shù)和功能;了解數(shù)據(jù)庫各項技術(shù)參數(shù),有云數(shù)據(jù)庫運維能力;能根據(jù)具體場景給出綜合解決方案。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫技術(shù)參數(shù)解讀和設(shè)置 第2章 各行業(yè)解決方案介紹 第3章 數(shù)據(jù)庫遷移來自:百科
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