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- 深度學習訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求 內(nèi)容精選 換一換
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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。來自：百科
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的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
并實現(xiàn)售賣機的智能化運營，是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項目。 目標學員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程，學員可以對設(shè)備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù)，基于AI對設(shè)備上報數(shù)據(jù)進行分析預(yù)測的實際應(yīng)用場景有一個了解。來自：百科![]()
、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)操作要求指什么 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)操作要求指什么 時間：2021-06-02 09:35:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計是指對于一個給定的應(yīng)用環(huán)境，構(gòu)造優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫邏輯模式和物理結(jié)構(gòu)，并據(jù)此建立數(shù)據(jù)庫及其應(yīng)用系統(tǒng)，使之能夠有效地存儲和管理數(shù)據(jù)，滿足各種用戶的應(yīng)用需求。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計目標的要求 數(shù)據(jù)庫設(shè)計目標的要求 時間：2021-06-02 09:42:07 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的目標一定要設(shè)定有時間范圍，無條件的目標會導(dǎo)致范圍過大而失敗； 合理的制定數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的目標是非常有挑戰(zhàn)性的事情。目標過高過大，會導(dǎo)致無法實現(xiàn)。目標過小又無法讓客戶接受；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析的要求 時間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計的需求分析時，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 數(shù)據(jù)庫需求分析的步驟和要求 時間：2021-06-02 09:54:57 數(shù)據(jù)庫 在做數(shù)據(jù)庫設(shè)計的需求分析時，在系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍的階段，要求： 1. 信息調(diào)研 信息調(diào)研目標是明確所設(shè)計的數(shù)據(jù)庫中要存儲哪些數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)來自：百科![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，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)果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價等結(jié)果。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向，云數(shù)據(jù)庫是解決方案的核心，學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理，數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和來自：百科![]()
冷、溫、熱數(shù)據(jù)分別要求怎樣的硬件方案 冷、溫、熱數(shù)據(jù)分別要求怎樣的硬件方案 時間：2021-05-25 16:09:29 存儲與備份 熱數(shù)據(jù)是頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對存儲性能要求高。所以其硬件方案有以下特點： 1. 通常采用NVMe SSD全閃存存儲； 2. IO并發(fā)度要求高，以小數(shù)據(jù)塊訪問為主；來自：百科![]()
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ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理模塊用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、查看訓(xùn)練情況以及管理訓(xùn)練版本。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下，方便用戶試驗算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合，便于追蹤最佳的模型與輸入配置，您可以通過不同版本間的評估指標比較，確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。 M來自：專題![]()
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等。不同的項目對數(shù)據(jù)的要求，使用的分析手段也是不一樣的。 2.準備數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)準備主要是指收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)的過程。 按照確定的分析目的，有目的性的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準備是AI開發(fā)的一個基礎(chǔ)。此時最重要的是保證獲取數(shù)據(jù)的真實可靠性。而事實上，不能一次性將所有數(shù)據(jù)都采集全，因此，來自：百科
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