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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)推理 內(nèi)容精選 換一換
  • 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程
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    第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)推理 相關(guān)內(nèi)容
  • 術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益:
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    什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 1,設(shè)計(jì)器、通過該工具實(shí)施開發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器,通過該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3、控制臺(tái),通過該工具實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)維管理服務(wù)。 1,設(shè)計(jì)器、通過該工具實(shí)施開發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器,通過該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3控制
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)推理 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、封
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    標(biāo)注大量數(shù)據(jù)。6. 提供模型管理和推理服務(wù):AI Studio的模型工廠提供模型的管理中心,支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制和模型組合等功能。推理中心提供適配不同模型的推理服務(wù),支持中心推理和邊緣推理,幫助企業(yè)統(tǒng)一管理、監(jiān)控和運(yùn)維推理服務(wù)。7. 提供可視化資源監(jiān)控和系統(tǒng)管理:AI
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    NVLink 32G顯存(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。
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    零代碼開發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)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(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)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。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_
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    ModelArts 推理服務(wù)訪問公網(wǎng) ModelArts 推理服務(wù)訪問公網(wǎng) ModelArts推理服務(wù)訪問公網(wǎng),可以輸入圖片,先進(jìn)行公網(wǎng) OCR 服務(wù)調(diào)用,然后進(jìn)行NLP處理,也可以進(jìn)行公網(wǎng)文件下載,然后進(jìn)行分析,最終將分析結(jié)果回調(diào)給公網(wǎng)服務(wù)終端。 ModelArts推理服務(wù)訪問公網(wǎng),可以
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    零代碼開發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)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(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)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。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_
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    管理控制臺(tái) ModelArts AI應(yīng)用來源 收起 展開 自動(dòng)學(xué)習(xí) 收起 展開 使用ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)開發(fā)AI模型無需編寫代碼,您只需上傳數(shù)據(jù)、創(chuàng)建項(xiàng)目、完成數(shù)據(jù)標(biāo)注、發(fā)布訓(xùn)練、然后將訓(xùn)練的模型部署上線。新版自動(dòng)學(xué)習(xí)中,流程由workflow進(jìn)行承載。 幫助文檔 收起 展開 Workflow
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。
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    FPGA加速云服務(wù)器(FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS )提供FPGA開發(fā)和使用的工具及環(huán)境,讓用戶方便地開發(fā)FPGA加速器和部署基于FPGA加速的業(yè)務(wù),為您提供易用、經(jīng)濟(jì)、敏捷和安全的FPGA云服務(wù)。 應(yīng)用: 視頻處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、基因組學(xué)研究、金融風(fēng)險(xiǎn)分析。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 機(jī)器翻譯是什么 機(jī)器翻譯是什么 時(shí)間:2020-09-16 10:40:15 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動(dòng)翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)
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    。 幫助文檔 推理腳本示例 • TensorFlow的推理腳本示例 請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說明TensorFlow的推理腳本示例。 • XGBoost的推理腳本示例 請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說明XGBoost的推理腳本示例。 • 自定義推理邏輯的推理腳本示例
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    特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)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(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通過“
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    ,將AI應(yīng)用快速部署為推理服務(wù),您可以通過調(diào)用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平臺(tái)。 立即使用 推理部署 AI模型開發(fā)完成后,在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用,將AI應(yīng)用快速部署為推理服務(wù),您可以通過調(diào)用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平臺(tái)。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語音識(shí)別 、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)
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    是面向開發(fā)者的一站式 AI 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)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 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
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    ,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案,是視頻類場(chǎng)景的理想選擇 優(yōu)勢(shì) 高性能 高并行計(jì)算與片內(nèi) RAM 資源靈活匹配,適用于高性能視頻圖像處理場(chǎng)景 低時(shí)延 快速的外存訪問技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)
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