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- 機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練測(cè)試完整步驟 內(nèi)容精選 換一換
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15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大。來自：百科現(xiàn)對(duì)人體動(dòng)作和表情的高精度捕捉。 視頻制作服務(wù) MetaStudio 數(shù)字人視頻制作，實(shí)現(xiàn)圖片、視頻、文檔一鍵轉(zhuǎn)化，用戶僅需輸入文本或錄入語音，依托華為強(qiáng)大的AI智能功能，快速生成數(shù)字人播報(bào)視頻，讓數(shù)字人演繹你的表達(dá)。 專家咨詢 文檔與學(xué)習(xí)成長 快速入門 快速入門 什么是數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)線來自：專題
- 機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練測(cè)試完整步驟 相關(guān)內(nèi)容
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便。云性能測(cè)試服務(wù)的測(cè)試能力更可以根據(jù)業(yè)務(wù)測(cè)試需要隨時(shí)擴(kuò)展，比傳統(tǒng)軟件更靈活地支持更高并發(fā)的模擬測(cè)試。這正是云性能測(cè)試服務(wù)成為當(dāng)今性能測(cè)試界“網(wǎng)紅”的原因。 2017年12月15日，秉持著高性能、低成本、可擴(kuò)展和支持復(fù)雜場(chǎng)景等理念，“網(wǎng)紅”華為云云性能測(cè)試服務(wù)（CPTS）C位出道來自：百科具體費(fèi)用額度以運(yùn)行能測(cè)試服務(wù)CPTS產(chǎn)品詳情頁為準(zhǔn)。 產(chǎn)品介紹： 隨著分布式架構(gòu)和微服務(wù)技術(shù)的普及，應(yīng)用的復(fù)雜程度越來越高，在架構(gòu)解構(gòu)和性能提升的同時(shí)，也帶來了生產(chǎn)環(huán)境性能問題定位難度高、修復(fù)周期長等挑戰(zhàn)，因此提前進(jìn)行性能測(cè)試逐漸成為了應(yīng)用上線前的必選環(huán)節(jié)。 云性能測(cè)試服務(wù)（Cloud Performance來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練測(cè)試完整步驟 更多內(nèi)容
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在測(cè)試計(jì)劃和測(cè)試設(shè)計(jì)階段，要明確測(cè)試范圍和測(cè)試目標(biāo)、制定測(cè)試策略、準(zhǔn)備測(cè)試工具和測(cè)試環(huán)境、建立測(cè)試模型、設(shè)計(jì)測(cè)試用例、開發(fā)自動(dòng)化測(cè)試腳本。 測(cè)試計(jì)劃明確測(cè)試時(shí)間、測(cè)試范圍、測(cè)試目標(biāo)，并管理測(cè)試各個(gè)階段的活動(dòng)。測(cè)試計(jì)劃可以針對(duì)某個(gè)版本、迭代或?qū)ｍ?xiàng)等。 手工測(cè)試用例 手工測(cè)試用例用于管理測(cè)試場(chǎng)來自：專題![]()
時(shí)間：2020-12-10 17:05:02 通過本次7天課程學(xué)習(xí)，你將掌握數(shù)字平臺(tái)中的應(yīng)用快速開發(fā)流程，了解AppEngine應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)的原理架構(gòu)和關(guān)鍵特性。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：華為數(shù)字平臺(tái)整體介紹、AppEngine。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解華為數(shù)字平臺(tái)的架構(gòu)體系；來自：百科![]()
AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)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(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [來自：百科![]()
TestPlan是一款自主研發(fā)的一站式測(cè)試管理平臺(tái)，覆蓋測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試設(shè)計(jì)、測(cè)試用例、測(cè)試執(zhí)行和測(cè)試評(píng)估等全流程，旨在幫助企業(yè)協(xié)同、高效、可信的開展測(cè)試活動(dòng)，保障產(chǎn)品高質(zhì)量上市免費(fèi)試用。 幫助文檔 1V1咨詢 什么是測(cè)試管理平臺(tái) 測(cè)試管理平臺(tái)覆蓋測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試設(shè)計(jì)、測(cè)試用例、測(cè)試執(zhí)行和測(cè)試評(píng)估等全流程。華為云測(cè)試計(jì)劃CodeArts來自：專題![]()
基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化，機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練，20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶實(shí)踐，經(jīng)受復(fù)雜場(chǎng)景考驗(yàn)，華為云機(jī)器翻譯服務(wù)已在多個(gè)場(chǎng)景中成功應(yīng)用 獨(dú)創(chuàng)技術(shù) 通過混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、受限解碼、實(shí)時(shí)神經(jīng)翻譯等技術(shù)，大幅提升翻譯質(zhì)量來自：百科![]()
基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化，機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先。 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練，20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶實(shí)踐，經(jīng)受復(fù)雜場(chǎng)景考驗(yàn)，華為云機(jī)器翻譯服務(wù)已在多個(gè)場(chǎng)景中成功應(yīng)用。 獨(dú)創(chuàng)技術(shù) 通過混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、受限解碼來自：百科![]()
課程目標(biāo) 了解敏捷測(cè)試的重要性和基本理念；掌握敏捷測(cè)試概念、流程和方法；掌握華為云的測(cè)試能力，例如測(cè)試管理、接口測(cè)試、性能測(cè)試的基本操作；學(xué)會(huì)如何應(yīng)用敏捷測(cè)試，保持項(xiàng)目整體測(cè)試的高質(zhì)量高效率。 課程大綱 1. 敏捷軟件測(cè)試理念、方法與實(shí)踐 2. 測(cè)試管理 3. 常見的測(cè)試方法 4. 測(cè)試度量指標(biāo)體系和質(zhì)量評(píng)估來自：百科![]()
時(shí)間：2021-01-06 10:15:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺 商品介紹 電瓶車起火事件時(shí)有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車進(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測(cè)商品介紹： 應(yīng)用場(chǎng)景： 隨著電瓶車來自：云商店![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來自：百科![]()
能夠?qū)崿F(xiàn)基本的自動(dòng)化UI測(cè)試功能編程。 2 目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在隱私合規(guī)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè)，主要用于在視圖中檢測(cè)出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學(xué)習(xí)算法。 以Faster RCNN為例，該算法是R來自：百科![]()
如果切換了Notebook的規(guī)格，那么只能在Notebook進(jìn)行單機(jī)調(diào)測(cè)，不能進(jìn)行分布式調(diào)測(cè)，也不能提交遠(yuǎn)程訓(xùn)練任務(wù)。 當(dāng)前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試，則每臺(tái)機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼中涉及到的 OBS 路徑，實(shí)際使用時(shí)請(qǐng)?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。來自：專題![]()
云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測(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)的硬盤異常預(yù)測(cè)程序，通過機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤故障預(yù)測(cè)模型，對(duì)數(shù)據(jù)中心典型硬來自：百科![]()
為授權(quán)培訓(xùn)合作伙伴，舉辦2019華為中國區(qū)大學(xué)生ICT大賽。人工智能測(cè)試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽，共設(shè)一項(xiàng)實(shí)踐命題，參賽選手在華為線上AI開發(fā)平臺(tái)Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測(cè)截圖給出預(yù)測(cè)結(jié)果。完成實(shí)驗(yàn)操作并發(fā)布預(yù)測(cè)結(jié)果的選手，將獲得200分附加分。來自：百科![]()
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華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè)提供某運(yùn)營商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測(cè)后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測(cè)試數(shù)據(jù)集）中的異常。來自：百科
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