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- tensorflow 情感分類 內(nèi)容精選 換一換
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放矢。 當前模型評估功能覆蓋圖像分類、物體檢測和圖像語義分割三大場景,快來看看如何使用模型評估功能吧~ 圖像分類 圖像分類評估指標說明 指標名稱 子參數(shù) 說明 精度評估 圖像類別分布 不同類別圖片數(shù)量的統(tǒng)計值。 混淆矩陣 混淆矩陣可幫助您了解分類錯誤的出現(xiàn)位置 召回率 召回率,正來自:百科
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本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識別 應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。來自:百科本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景,可適用于各種AI項目,如計算機視覺、自然語言處理、音視頻分析等; 數(shù)據(jù)管理 同時提供數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、智能標注、團隊標注以及版本管理等功能,AI開發(fā)者可基于該框架實現(xiàn)數(shù)據(jù)標注全流程處理。來自:專題
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大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括圖像分類、物體檢測、圖像分割、人臉識別、 OCR 、視頻分析、自然語言處理和語音識別這八大熱門AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實戰(zhàn)案例,配合代碼講解和精心設(shè)計的課后作業(yè),基于華為云一站式AI開發(fā)平來自:百科
保護您的數(shù)據(jù)安全-數(shù)據(jù)分類分級 保護您的數(shù)據(jù)安全-數(shù)據(jù)分類分級 數(shù)據(jù)安全中心 服務(wù)(Data Security Center)是新一代的云原生數(shù)據(jù)安全平臺,提供數(shù)據(jù)分類分級,敏感數(shù)據(jù)掃描,數(shù)據(jù)安全體檢,數(shù)據(jù)水印溯源,數(shù)據(jù)脫敏等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)安全能力。通過資產(chǎn)地圖整合數(shù)據(jù)安全生命周期各階段狀態(tài),對外整體呈現(xiàn)云上數(shù)據(jù)安全態(tài)勢來自:專題
以及數(shù)據(jù)視圖等添加描述、標簽、密級和分類操作,從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)分級分類管理。 敏感數(shù)據(jù)識別 敏感數(shù)據(jù)自動識別分類,從海量數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)并分析敏感數(shù)據(jù)使用情況,基于數(shù)據(jù)識別引擎,對其儲存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(RDS)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)( OBS )進行掃描、分類、分級,解決數(shù)據(jù)“盲點”,以此做進一步安全防護。來自:專題
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