- 機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間:2020-10-13 09:32:56 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)的來自:百科
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使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自:百科解決方案 智慧交通邊緣節(jié)點(diǎn)通過視頻和雷達(dá)融合分析,智能化算法檢測(cè)道路交通事件(算法云端訓(xùn)練、邊緣執(zhí)行),有效實(shí)時(shí)提供碰撞告警,紅綠燈相位推送,車流量感知及控制等智能服務(wù)。向交通管理者提供交通全息監(jiān)控能力,向車輛提供高精度定位及地圖服務(wù)、交通安全預(yù)警能力,提升駕駛安全和道路通行效率,促進(jìn)來自:百科
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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:專題常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型,并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)預(yù)集成,算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用,降低二次開發(fā)工作來自:百科驗(yàn)庫,對(duì)異常事務(wù)智能分析給出可能原因。 業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn) 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)事務(wù)出現(xiàn)異常時(shí),通過智能算法學(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)上下文數(shù)據(jù)特征,如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu),通過聚類分析找到問題根因。APM可以來自:百科階段,有一個(gè)可以優(yōu)化訓(xùn)練的性能的想法,則會(huì)回到開發(fā)階段,重新優(yōu)化代碼。模型開發(fā)部分過程可見下圖。 開發(fā)階段:準(zhǔn)備并配置環(huán)境,調(diào)試代碼,使代碼能夠開始進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,推薦在ModelArts開發(fā)環(huán)境中調(diào)試。 實(shí)驗(yàn)階段:調(diào)整數(shù)據(jù)集、調(diào)整超參等,通過多輪實(shí)驗(yàn),訓(xùn)練出理想的模型,推薦在ModelArts訓(xùn)練中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。來自:專題問題?;?span style='color:#C7000B'>機(jī)器視覺的質(zhì)檢方案,通過云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺檢測(cè),提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì): ●高效:云端已訓(xùn)練的視覺模型,在邊緣側(cè)部署,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),提升檢測(cè)效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu):提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓(xùn)練優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)模型性能優(yōu)異來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.來自:百科
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