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  • 機器學習模型優(yōu)劣 內容精選 換一換
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    主要介紹數(shù)據庫設計的方法基礎及相關概念。?????????????????????????????????????????????? 立即學習 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan
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    云知識 【云小課】EI第27課模型調優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺 在訓練模型后,用戶往往需要通過測試數(shù)據集來評估新模型的泛化能力。通過驗證測試數(shù)據
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    個或多個功能。 易上手 提供多種預置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架,提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。
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    別是深度學習的大數(shù)據集,讓訓練結果可重現(xiàn)。 2、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。 3、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。 4、自動學習 支持多種自動學習能力,通
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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
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    本課程介紹了在降低模型對特定應用場景數(shù)據依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標 通過本課程的學習,使學員了解: 1、如何構建高效的神經網絡基礎模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構建弱監(jiān)督學習模型,并進而利用互聯(lián)網數(shù)據自主完成知識學習。 課程大綱 第1章
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    Gellary市場訂閱的模型及從其他EI云服務訂閱AI應用等。 ModelArts AI應用來源包括:自動學習中構建模型生成、Workflow中構建的模型生成、開發(fā)環(huán)境Notebook中調試保存的鏡像導入、訓練作業(yè)訓練完成的模型導入、本地構建推理鏡像并上傳至SWR導入、本地準備的模型包上傳至O
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