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  • 機器學(xué)習(xí)可解釋性模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 主要介紹數(shù)據(jù)庫設(shè)計的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。?????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan
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    準(zhǔn)確地分析影像數(shù)據(jù),提高診斷準(zhǔn)確率,縮短診斷時間。同時,利用提供可靠的大數(shù)據(jù)服務(wù)支撐,華為云幫助醫(yī)療機構(gòu)建立完善的管理體系,提升運營水平和服務(wù)效率。 2. 地產(chǎn)行業(yè):華為云EI利用大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù),幫助房地產(chǎn)企業(yè)預(yù)測市場趨勢、評估項目風(fēng)險,提高投資決策的科學(xué)性。此外,通
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  • 機器學(xué)習(xí)可解釋性模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 子參數(shù) 說明 精度評估 圖像類別分布 不同類別圖片數(shù)量的統(tǒng)計值。 混淆矩陣 混淆矩陣幫助您了解分類錯誤的出現(xiàn)位置 召回率 召回率,正確預(yù)測的正例數(shù)和實際正例總數(shù)的比值,這個值越大代表漏檢的概率越小。計算公式R=TP/(TP+FN),即混淆矩陣中某一列預(yù)測正確的個數(shù)除以該列的樣本和。
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    人工智能 華為云好望商城交通事件檢測算法,服務(wù)商: 前端科技; 采用人工智能AI智能算法,自動檢測攝像機監(jiān)測范圍內(nèi)的逆行事件、停車事件、行人事件、拋灑物事件、擁堵事件、機動車駛離事件、交通事故事件等。 商品介紹 1、算法上采用最新的深度學(xué)習(xí)模式,徹底解決傳統(tǒng)事件檢測設(shè)備的誤報和漏
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  • 機器學(xué)習(xí)可解釋性模型 更多內(nèi)容
  • 本課程介紹了在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章
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    更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗,盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺 • 重明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建 DDS 只讀節(jié)點,輕松應(yīng)對業(yè)務(wù)高峰 【云小課】如何初步定位 GaussDB (for
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    華為云計算 云知識 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
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    訪問店鋪 密竹機器人流程自動化軟件 密竹機器人自動化軟件是一個機器人開發(fā)和運行平臺,可在此平臺上開發(fā)并適合企業(yè)需求的機器人軟件。 訪問店鋪 RPA+AI咨詢與實施服務(wù) RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復(fù)度高的工作,“人機協(xié)作”是未來趨勢,讓機器人做它能做的,讓
    來自:專題
    想選擇。 機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機器學(xué)習(xí)中海量計算和
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    華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識,其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員
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    地推理 開箱即可用:免安裝,配置過程簡單,接入云上8小時,10分鐘內(nèi)自動完成鏡像創(chuàng)建 開發(fā)體驗一致:不改變公有云ModelArts平臺線上用戶開發(fā)習(xí)慣,學(xué)習(xí)成本低 技術(shù)持續(xù)領(lǐng)先:版本便捷升級更新,AI開發(fā)服務(wù)與云上版本同步 運維簡單便捷:可通過專線接入華為云運維中心,云上統(tǒng)一運
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    15:59:32 內(nèi)容簡介: 將介紹人工智能基本知識體系,機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實踐。時空預(yù)測問題的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平臺,利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測模型。以及中軟宅客學(xué)院在線平臺網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實戰(zhàn)、人才測評。
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    從2018年福州生態(tài)大會上的一個沙盤,到2019年華為機器視覺業(yè)務(wù)部門試水,再到今年3月上線在線交易版,Huawei HoloSens Store這一華為機器視覺的算法“泉水”已經(jīng)蓄勢待發(fā)。 2020年伊始,華為智能安防改名為“華為機器視覺”,劍指千億機器視覺賦能千行百業(yè)的新市場。華為常務(wù)董事汪濤說,HoloSens
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    領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)中的水平都提高了一個等級,學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
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    tainer以及CNCF多個項目聯(lián)合創(chuàng)始人王澤峰老師主講,幫大家了解云原生的發(fā)展歷程,學(xué)習(xí)云原生的基本概念以及技術(shù)???????????體系。????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob
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    華為云計算 云知識 按需求創(chuàng)建動態(tài)擴展云服務(wù)器的彈性伸縮 按需求創(chuàng)建動態(tài)擴展云服務(wù)器的彈性伸縮 時間:2020-11-19 14:58:27 本視頻主要為您介紹按需求創(chuàng)建動態(tài)擴展云服務(wù)器的彈性伸縮的操作教程指導(dǎo)。 場景描述: 彈性伸縮(Auto Scaling)可根據(jù)用戶業(yè)務(wù)需求和預(yù)設(shè)策略,自動調(diào)整資源。
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    發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機器學(xué)習(xí)的場景中,流水線可能會覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓(xùn)練、模型評估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評估等步驟。 ModelArts Workflow(也稱工作流)本質(zhì)是開發(fā)者基于實際業(yè)務(wù)場景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機器學(xué)習(xí)的場景中,流
    來自:專題
    布和變現(xiàn)算法,模型。 人工智能市場的商品有: 藝賽旗機器人流程自動化軟件 IS-RPA 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(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊
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    用于離散值的預(yù)測,如:不同類別或標(biāo)簽;基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力,自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進(jìn)行融合,來提升預(yù)測性能 時間序列預(yù)測 利用過去數(shù)據(jù)預(yù)測未來趨勢;基于時間維度進(jìn)行自動任務(wù)理解和輔助特征工程,來提升時間序列類任務(wù)的精度 異常檢測 用于預(yù)測數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點;可通過學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布
    來自:專題
    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)
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