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- 機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集和測試集大小 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時間：2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入，對AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自：百科
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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：百科大量不同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓(xùn)練集，分為訓(xùn)練集和測試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬張手寫數(shù)字圖片，測試級涵蓋1萬張手寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。來自：百科
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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![]()
但是可以參考如下操作方式，將兩個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)合并在一個數(shù)據(jù)集中。 例如需將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進(jìn)行合并。 1.分別將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進(jìn)行發(fā)布。 2.發(fā)布后可獲得數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B的Manifest文件?？赏ㄟ^數(shù)據(jù)集的“數(shù)據(jù)集輸出位置”獲得此文件。 3.創(chuàng)建一個空數(shù)據(jù)集C，即無任何輸出，其輸入位置選擇一個空的 OBS 文件夾。來自：專題![]()
部署AI應(yīng)用可選擇按需計費，也可根據(jù)業(yè)務(wù)類型和需求購買套餐包。 為避免出現(xiàn)因購買套餐和使用套餐不一致產(chǎn)生多余計費的問題出現(xiàn)， 建議您注意核對在使用的套餐包資源規(guī)格是否和購買的套餐包資源規(guī)格一致。 ModelArts上傳數(shù)據(jù)集收費嗎？ ModelArts中的數(shù)據(jù)集管理、標(biāo)注等操作不收費，但是由于數(shù)據(jù)集存儲在OBS來自：專題![]()
支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動學(xué)習(xí) 支持來自：專題![]()
支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種來自：百科![]()
I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)平臺 ModelArts進(jìn)行動手實踐，充足算力供您使用，幫助您真正掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華來自：百科![]()
本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與來自：專題![]()
言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：專題![]()
兩個階段發(fā)放的證書相同！ 2.選手報名一次即可，年中賽提交過成績的選手，如也想?yún)⒓幽昴┵愔苯犹峤怀煽兗纯?，系統(tǒng)會根據(jù)提交成績的時間刷新至對應(yīng)的排行榜！ 3.2021年6月14號刷新賽題數(shù)據(jù)集、答案、賽題詳情中數(shù)據(jù)相關(guān)描述；參加年末賽的選手，15號開始需重新訂閱數(shù)據(jù)集參賽！ 【參賽對象】來自：百科![]()
> 數(shù)據(jù)集（舊版）”，單擊“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”，類型選擇“物體檢測”，使用上一步中的OBS路徑作為“數(shù)據(jù)集輸入位置”，“數(shù)據(jù)集輸出位置”指定為一個空目錄。 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成后，當(dāng)數(shù)據(jù)集詳情中顯示500張圖片已標(biāo)注后，執(zhí)行發(fā)布數(shù)據(jù)集的操作。注意一點，需開啟數(shù)據(jù)切分功能，并將訓(xùn)練集比例設(shè)置為“0來自：專題![]()
目標(biāo)語言的開關(guān)，并選中您已配置好的自定義規(guī)則集。 六、單擊“開始檢查”，即按照自定義規(guī)則集執(zhí)行檢查。 設(shè)置規(guī)則集 您可根據(jù)實際需要更換代碼檢查規(guī)則集，新啟用的規(guī)則集將在下一次檢查時生效。 說明：此處以JAVA語言規(guī)則集為例描述操作步驟。 C#語言規(guī)則集不可與其它語言規(guī)則集進(jìn)行混合檢查。來自：專題![]()
ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中，單擊目標(biāo)作業(yè)名稱，來自：專題![]()
選擇“報文”，根據(jù)被測服務(wù)的實際情況，設(shè)置報文信息。 思考時間 可選配置。為了更好的模擬用戶行為，需要模擬用戶在不同操作之間的等待時間。例如當(dāng)用戶收到來自服務(wù)器的數(shù)據(jù)時，可能要等待幾秒查看數(shù)據(jù)，然后再做出響應(yīng)，這種延遲就稱為思考時間。 請根據(jù)各業(yè)務(wù)的不同來設(shè)置思考時間。建議性能測試的時候，不要來自：專題![]()
應(yīng)用的資源監(jiān)控、調(diào)用鏈情況，了解應(yīng)用對事物的并發(fā)處理能力，方便進(jìn)行性能優(yōu)化。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處來自：百科![]()
4、一個存儲歸檔的數(shù)據(jù)，很少使用的或者對性能要求不高的表可以存儲在一個運算速度較慢的磁盤上。 5、管理員通過表空間可以設(shè)置占用的磁盤空間。用以在和其他數(shù)據(jù)共用分區(qū)的時候，防止表空間占用相同分區(qū)上的其他空間。 6、表空間可以控制數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)占用的磁盤空間，當(dāng)表空間所在磁盤的使用率達(dá)到90來自：專題![]()
') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來自：專題![]()
華為云 函數(shù)工作流 FunctionGraph 是一種基于事件驅(qū)動的函數(shù)托管服務(wù)，在保證高可用性和可擴(kuò)展性的前提下，用戶無需發(fā)放和管理服務(wù)器，即可運行代碼。適用于事件觸發(fā)數(shù)據(jù)處理、Web應(yīng)用程序和后端、AIGC、科學(xué)計算、渲染等典型場景，助力企業(yè)極簡的開發(fā)部署、極快的自動彈性，以及極低的成本消耗。詳情可查閱華為云函數(shù)工作流FunctionGraph來自：百科
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