- 保存訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 內(nèi)容精選 換一換
-
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)的整體流程來自:百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自:百科
- 保存訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 相關(guān)內(nèi)容
-
將代碼目錄中除代碼以外的文件刪除或存放到其他目錄,保證代碼目錄大小不超過128MB,文件個(gè)數(shù)不超過4096個(gè)。 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中,容器掛載的目錄地址是唯一的,只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。來自:專題兩個(gè)訓(xùn)練作業(yè)的模型都保存在容器相同的目錄下是否有沖突? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)之間的存儲(chǔ)目錄相互不影響,每個(gè)環(huán)境之間彼此隔離,看不到其他作業(yè)的數(shù)據(jù)。 訓(xùn)練好的模型是否可以下載或遷移到其他帳號(hào)?如何獲取下載路徑? 通過訓(xùn)練作業(yè)訓(xùn)練好的模型可以下載,然后將下載的模型上傳存儲(chǔ)至其他帳號(hào)對(duì)應(yīng)區(qū)域的 OBS 中。 獲取模型下載路徑來自:專題
- 保存訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 更多內(nèi)容
-
數(shù)據(jù)湖 工廠編寫調(diào)試保存腳本 數(shù)據(jù)湖工廠編寫調(diào)試保存腳本 時(shí)間:2020-11-24 14:35:28 本視頻主要為您介紹數(shù)據(jù)湖工廠編寫調(diào)試保存腳本的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 1.點(diǎn)擊新建腳本 2.調(diào)試運(yùn)行腳本 3.保存腳本 【華為云】視頻教程 視頻教程匯聚華為云云服務(wù)所有介紹視頻和操來自:百科
云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來自:百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)——模型保存
- 數(shù)學(xué)建模學(xué)習(xí)(68):機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型的保存與模型使用
- 【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】常用機(jī)器學(xué)習(xí)模型
- 機(jī)器學(xué)習(xí)(七):Azure機(jī)器學(xué)習(xí)模型搭建實(shí)驗(yàn)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)(三):線性模型
- 機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記(一)分類模型的評(píng)估
- 機(jī)器學(xué)習(xí)(三):線性模型
- 如何減小機(jī)器學(xué)習(xí)模型的大小
- 《Python深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于TensorFlow和Keras的聊天機(jī)器人》 —2.1.8 保存與重載模型
- 【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】線性回歸模型