- 深度學(xué)習(xí)模型怎么調(diào)用 內(nèi)容精選 換一換
-
AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)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。 ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來(lái)自:專題AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)來(lái)自:專題
- 深度學(xué)習(xí)模型怎么調(diào)用 相關(guān)內(nèi)容
-
時(shí)間:2021-01-08 11:18:54 人工智能 如何提高算子的計(jì)算性能?怎樣修改現(xiàn)有算子的計(jì)算邏輯?昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子怎么辦?別急別急,和我一起從單算子開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)自定義算子開(kāi)發(fā)吧! 為什么要自定義算子 深度學(xué)習(xí)算法由一個(gè)個(gè)計(jì)算單元組成,我們稱這些計(jì)算單元為算子(O來(lái)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(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型怎么調(diào)用 更多內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無(wú)意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動(dòng) 用戶身份驗(yàn)證,限制操作權(quán)限來(lái)自:百科
索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻來(lái)自:百科
圖像識(shí)別 ( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容,提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 圖像識(shí)別(Image Recognition),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容,提供多種物來(lái)自:專題
云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自:百科
用戶通過(guò)實(shí)時(shí)訪問(wèn)和調(diào)用API獲取 語(yǔ)音交互 結(jié)果。目前語(yǔ)音交互服務(wù)僅支持中文識(shí)別與合成。 語(yǔ)音交互包括以下子服務(wù): 定制 語(yǔ)音識(shí)別 (ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力,并可自定義語(yǔ)言模型。定制語(yǔ)音識(shí)別包含一來(lái)自:百科
云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間:2021-07-06 15:57:56 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估新模型的泛化能力。通過(guò)驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)自:百科
09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構(gòu)建手寫數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來(lái)自:百科
少某一部分?jǐn)?shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來(lái)自:百科
LiteOS輕量級(jí)AI推理框架LiteAI,從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開(kāi)發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程,并結(jié)合智能設(shè)備AI開(kāi)發(fā)的案例,展示AI部署全過(guò)程。 l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問(wèn)題,LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù),將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn),實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮;實(shí)現(xiàn)來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型編譯技術(shù)
- 利用深度學(xué)習(xí)建立流失模型
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 深度學(xué)習(xí)-通用模型調(diào)試技巧
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:Transformer模型
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:遷移學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型
- 深度解析與學(xué)習(xí)應(yīng)用-模型樹(shù)
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:元學(xué)習(xí)與模型無(wú)關(guān)優(yōu)化(MAML)
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:BERT模型教程
- 深度學(xué)習(xí)中常用的生成模型