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- 機器學習二分類數(shù)據(jù)集 內容精選 換一換
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支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理,提供數(shù)據(jù)集版本管理,特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集,讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架,更高效更易用,大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(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。 自動學習 支持多來自:百科手把手教你玩轉 人臉識別 ,初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內容包括:人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程學習,了解機器學習的方法及快速掌握人臉識別應用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學習內容回顧 第2節(jié) 機器是如何進行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學習 第5節(jié) 人臉識別的原理及應用場景來自:百科
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隊分享了基于華為機器視覺產品(軟件定義攝像機、智能視頻存儲、華為好望商城、華為好望云服務)結合各自賽隊優(yōu)秀算法和應用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實踐。 華為機器視覺總裁 段愛國 致辭 經過激烈的角逐,最終大賽決出1個金獎、2個銀獎、8個優(yōu)勝獎,華為機器視覺總裁段愛國、華為機器視覺負責產業(yè)發(fā)展來自:云商店
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塊或文件。 數(shù)據(jù)湖 通常是對所有企業(yè)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一存儲,包含原始數(shù)據(jù)和用于報告、可視化、分析和機器學習等各種任務的轉換數(shù)據(jù)。湖中的數(shù)據(jù)包括來自關系數(shù)據(jù)庫的結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)和二進制數(shù)據(jù)從而形成一個集中式數(shù)據(jù)存儲容納所有形式的數(shù)據(jù)。 來自華為全球產業(yè)展望(GIV)報告來自:百科
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