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賽賽題。 選擇企業(yè)賽題-客觀題(面向未知域和未知類別的小樣本學習)的同學需在大賽官網https://cpipc.chinadegrees.cn/和華為云大賽平臺報名,在華為云大賽平臺提交作品。面向未知域和未知類別的小樣本學習詳細賽題請參見賽題說明頁面。 三、參賽對象及方式 1、參來自:百科理解一旦確定下來,就應作為企業(yè)層面的標準在企業(yè)內被共同遵守。 模型設計:應用關系建模和維度建模的方法,進行分層建模。 關系建模:基于關系建模,新建SDI層和DWI層兩個模型。 維度建模:基于維度建模,新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實表。 指標設計:新建業(yè)務指標和技術指標,技術指標又分為原子指標、衍生指標和復合指標。來自:專題
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AI全流程開發(fā) 面向有AI基礎的開發(fā)者,提供機器學習和深度學習的算法開發(fā)及部署全功能,包含數據處理、模型開發(fā)、模型訓練、AI應用管理和部署上線流程。 涉及計費項包含: 開發(fā)環(huán)境(Notebook) 模型訓練(訓練作業(yè)) 部署上線(在線服務) 自動學習 面向AI基礎能力弱的開發(fā)者,根據標注來自:專題。例如,面向業(yè)務開發(fā)者,不需關注模型或編碼,可使用自動學習流程快速構建AI應用;面向AI初學者,不需關注模型開發(fā),使用預置算法構建AI應用;面向AI工程師,提供多種開發(fā)環(huán)境,多種操作流程和模式,方便開發(fā)者編碼擴展,快速構建模型及應用。 產品架構 ModelArts是一個一站式的開來自:百科
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