- 機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)擬合原因 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自:百科Mocha文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 Mocha文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間:2021-07-09 14:12:27 Mocha 是一個(gè)功能豐富的 JavaScript 測(cè)試框架,運(yùn)行在 Node.js 和瀏覽器中,讓異步測(cè)試變得簡(jiǎn)單有趣。 Mocha文檔手冊(cè)學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址:https://mochajs來(lái)自:百科
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云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些問(wèn)題來(lái)自:百科
戶體驗(yàn)健康狀態(tài),用戶體驗(yàn)一覽無(wú)遺。 全鏈路性能跟蹤:Web服務(wù)、緩存、數(shù)據(jù)庫(kù)全棧跟蹤,性能瓶頸輕松掌握 故障智能診斷 APM 提供故障智能診斷能力,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測(cè)應(yīng)用故障。當(dāng)URL跟蹤出現(xiàn)異常時(shí),通過(guò)智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo),提取業(yè)務(wù)正常與異常時(shí)上來(lái)自:專(zhuān)題
的端到端解決方案,以云服務(wù)的方式為企業(yè)提供各種數(shù)據(jù)服務(wù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)即開(kāi)即用,快速讓數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。 課程大綱 第1節(jié) 華為如何幫助企業(yè)更好管理大數(shù)據(jù) 第2節(jié) 大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù) MRS 第3節(jié) 數(shù)據(jù)集成DIS 第4節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)DWS與機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS 華為云 面向未來(lái)的智能來(lái)自:百科
全鏈路性能追蹤:Web服務(wù)、緩存、數(shù)據(jù)庫(kù)全棧跟蹤,性能瓶頸輕松掌握。 故障智能診斷 業(yè)務(wù)痛點(diǎn) 海量業(yè)務(wù)下,出現(xiàn)百種指標(biāo)監(jiān)控、KPI數(shù)據(jù)、調(diào)用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無(wú)關(guān)聯(lián)的應(yīng)用運(yùn)維數(shù)據(jù),如何通過(guò)應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù),自動(dòng)完成故障根因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù),對(duì)異常事務(wù)智能分析給出可能原因。來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 時(shí)間:2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè)基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤(pán)異常預(yù)測(cè)程序,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤(pán)故障預(yù)測(cè)模型,對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)自:百科
本課程主要內(nèi)容包括:自然語(yǔ)言處理技術(shù)原理、實(shí)戰(zhàn):構(gòu)建專(zhuān)屬智能問(wèn)答機(jī)器人。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門(mén)深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語(yǔ)言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語(yǔ)義分析演示 第5節(jié) 對(duì)話機(jī)器人演示 第6節(jié) 課程總結(jié) 華為云來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自:百科
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- 調(diào)優(yōu)典型問(wèn)題
- 為什么微調(diào)后的盤(pán)古大模型只能回答訓(xùn)練樣本中的問(wèn)題
- 為什么微調(diào)后的盤(pán)古大模型總是重復(fù)相同的回答
- 為什么微調(diào)后的盤(pán)古大模型的回答中會(huì)出現(xiàn)亂碼
- 數(shù)據(jù)量和質(zhì)量均滿足要求,為什么盤(pán)古大模型微調(diào)效果不好
- 大模型開(kāi)發(fā)基本概念
- 如何調(diào)整訓(xùn)練參數(shù),使盤(pán)古大模型效果最優(yōu)
- 在ModelArts訓(xùn)練得到的模型欠擬合怎么辦?
- 優(yōu)化訓(xùn)練超參數(shù)
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