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請參考以下指導在ModelArts上訓練模型: 1、您可以將訓練數(shù)據(jù)導入至 數(shù)據(jù)管理 模塊進行數(shù)據(jù)標注或者數(shù)據(jù)預處理,也支持將已標注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務使用。 2、訓練模型的算法實現(xiàn)與指導請參考準備算法章節(jié)。 3、使用控制臺創(chuàng)建訓練作業(yè)請參考創(chuàng)建訓練作業(yè)章節(jié)。 4、關于訓練作業(yè)日志、訓練資源占用等詳情請參考查看訓練作業(yè)日志。來自:專題來自:百科
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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(shù)據(jù):訓練所需的數(shù)據(jù)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%。 靈活開放 靈活的部來自:百科華為云計算 云知識 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 時間:2021-04-27 15:59:32 內容簡介: 將介紹人工智能基本知識體系,機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解—來自:百科
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HiLens Kit上運行。 ModelArts自動學習功能訓練生成的模型,暫時不支持用于Huawei HiLens平臺 。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Tra來自:百科
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