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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識 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)是實(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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    優(yōu)勢:針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型,效果遠(yuǎn)好于通用自然語言處理模型??筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點(diǎn):構(gòu)建商品視覺自動識別的模型,可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢:用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.5%的識別準(zhǔn)確率,可以實(shí)現(xiàn)秒級識別整盤商品,從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程 相關(guān)內(nèi)容
  • 開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實(shí)現(xiàn)過程。
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    要大量的實(shí)時(shí)計(jì)算能力,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,是視頻類場景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)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(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識 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)語言文本的自動翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)
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    想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)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(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和
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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”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。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過“
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    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)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(qiáng)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(jī)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(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)
    來自:專題
    能化轉(zhuǎn)型過程中面臨著眾多挑戰(zhàn)和痛點(diǎn),包括技術(shù)壁壘、人才短缺、成本高昂等問題。在這個背景下,華為云EI(企業(yè)智能)應(yīng)運(yùn)而生,為各行各業(yè)提供一站式的AI解決方案,協(xié)助企業(yè)解決智能化轉(zhuǎn)型過程中的難題,提升業(yè)務(wù)效率、創(chuàng)新能力和競爭力。 華為云EI是華為云推出的一系列人工智能服務(wù)和解決方案
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    大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 時(shí)間:2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機(jī)器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場景變換時(shí),容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度,介紹
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    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)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(qiáng)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(jī)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(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)
    來自:專題
    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),以使獎勵信號(強(qiáng)化信號)函數(shù)值最大。
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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,不能進(jìn)行分布式調(diào)測,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,則每臺機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測代碼中涉及到的 OBS 路徑,實(shí)際使用時(shí)請?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。
    來自:專題
    ,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,是視頻類場景的理想選擇 優(yōu)勢 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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    HiLens Kit上運(yùn)行。 ModelArts自動學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型,暫時(shí)不支持用于Huawei HiLens平臺 。 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(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Tra
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    時(shí)間:2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者,提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開發(fā),模型訓(xùn)練,模型管理和部署上線流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括:模型開發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓(xùn)練訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務(wù))。AI全流程開發(fā)支
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    華為云計(jì)算 云知識 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)語言文本的自動翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領(lǐng)先 基于先
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    提供多種預(yù)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(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。
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    想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)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(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和
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    I應(yīng)用場景。 圖1 ModelArts架構(gòu) 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(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,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。
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    AI全流程開發(fā) 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者,提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包含: 開發(fā)環(huán)境(Notebook) 模型訓(xùn)練訓(xùn)練作業(yè)) 部署上線(在線服務(wù)) 自動學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開發(fā)者,根據(jù)標(biāo)注
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