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- 深度學習語言模型預訓練 內容精選 換一換
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云知識 大V講堂——預訓練語言模型 大V講堂——預訓練語言模型 時間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關注。本課程將簡單介紹一下預訓練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關系。來自：百科ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數據中，得到預測、評價等結果。來自：專題
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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入雙向對偶系統(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、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科![]()
本次訓練所使用的經過數據增強的圖片 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)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網絡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，層層連接構成深度神經網絡。來自：百科![]()
ModelArts訓練管理 ModelArts訓練管理 ModelArts訓練管理模塊用于創(chuàng)建訓練作業(yè)、查看訓練情況以及管理訓練版本。在訓練模塊的統(tǒng)一管理下，方便用戶試驗算法、數據和超參數的各種組合，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，確定最佳訓練作業(yè)。 M來自：專題![]()
。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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程，并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
特點：構建專有的自然語言處理分類模型，將大量的政務詢問分發(fā)到對應的部門，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢：針對場景領域提供預訓練模型，效果遠好于通用自然語言處理模型?？筛鶕褂眠^程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點：構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來自：百科![]()
云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要較高算力和能好的。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，結合清華大學開源語音數據集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內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網平臺來自：百科![]()
全球首個精度超過傳統(tǒng)數值預報方法的AI預測模型，預測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個超千億參數的中文預訓練大模型，利用大數據預訓練、對多源豐富知識相結合，并通過持續(xù)學習吸收海量文本數據，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數據和盤古獨來自：專題![]()
用常規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長，準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術，可以對這種數據量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數據增強技術，可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數據量儲備，而且還可以讓算法模型的準確率提升來自：百科![]()
專屬定制：根據場景數據自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預訓練模型。 高精度：大部分模型的準確率高于90%。 少數據：訓練所需的數據量更少。 智能標注：提升標注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎平臺，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級調度，按需使用。 訓練任務性能提升30%。來自：百科![]()
環(huán)境準備更快——與華為云IoT設備管理預集成，無需任何配置，即可打通IoT數據源；邊云協(xié)同的框架能力，只須聚焦分析業(yè)務邏輯開發(fā)，不感知邊緣資源管理；一鍵開通數據分析相關能力，按需使用，無需繁瑣各自開通；Serverless形態(tài)，無需自行配置&維護服務器。 數據開發(fā)更快——模型感知，資產/設備模型貫穿數據開發(fā)來自：百科![]()
云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 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)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科
