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- 機器學習 分類器 訓練 文本 內(nèi)容精選 換一換
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量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括ModelArts介紹和基本使用操作。 課程目標 通過本課程的學習,了解ModelArts的特性、應用場景等,并掌握其申請和調(diào)用方法。來自:百科種部署類型: 在線服務:將AI應用部署為一個Web Service,并且提供在線預測與監(jiān)控功能。 批量服務:批量服務可對批量數(shù)據(jù)進行推理,完成數(shù)據(jù)處理后自動停止。 邊緣服務:通過智能邊緣平臺,在邊緣節(jié)點將AI應用部署為一個Web Service。 部署為在線服務 AI應用準備完成來自:專題
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2、邊云協(xié)同AI訓練概念及其使用場景、如何應對邊緣AI痛點; 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽眾收益: 1、了解邊緣 AI 的應用場景、價值和技術(shù)挑戰(zhàn),與傳統(tǒng)離線 AI 和云上 AI 應用的差異; 2、了解邊云協(xié)同推理和訓練模式對當前邊緣 AI“云上訓練,端邊推來自:百科別、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)絡的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自:百科
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視頻分析 第7章 自然語言處理 第8章 語音識別 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Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。來自:百科
據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入,對AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、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項來自:百科
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