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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集 內(nèi)容精選 換一換
  • 了解MindSpore模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本方法,了解ModelArts創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的流程,實(shí)操M(fèi)indSpore模型開發(fā),并在ModelArts平臺(tái)創(chuàng)建一個(gè)使用MindSpore作為AI引擎的訓(xùn)練作業(yè),完成訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提:登錄華為云 1. 添加訪問秘鑰 2. 準(zhǔn)備MNIST數(shù)據(jù) 3. 準(zhǔn)備訓(xùn)練腳本
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    行統(tǒng)一管理。 常見問題 常見問題 自動(dòng)學(xué)習(xí)生成的模型,支持哪些其他操作? ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)生成的模型支持如下操作: • 支持部署為在線服務(wù)、批量服務(wù)或邊緣服務(wù)。 在自動(dòng)學(xué)習(xí)頁(yè)面中,僅支持部署為在線服務(wù),如需部署為批量服務(wù)或邊緣服務(wù),可在“AI應(yīng)用管理> AI應(yīng)用 ”頁(yè)面中直接部署。
    來自:專題
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集 相關(guān)內(nèi)容
  • 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)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(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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    I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。 一站式 開“箱”即用,涵蓋AI開發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓(xùn)練、管理、部署功能,可靈活使用其中一個(gè)或多個(gè)功能。
    來自:百科
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問題的AutoML求解—
    來自:百科
    時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果。 多語(yǔ)種翻譯 目前支持中英互譯,后續(xù)將提供更多語(yǔ)種間翻譯能力。 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [
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    課程簡(jiǎn)介 在自然語(yǔ)言處理(NLP) 領(lǐng)域中,使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章
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    賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章
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    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)支持公共資源池,專屬資
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    HiLens Kit上運(yùn)行。 ModelArts自動(dòng)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(tái) 。 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Tra
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    效率和便捷性。 提高教學(xué)效率 RPA教學(xué)管理云平臺(tái)的深度集成華為數(shù)字機(jī)器人方案,為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動(dòng)態(tài)的數(shù)字機(jī)器人理論學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)教學(xué)服務(wù)。通過該平臺(tái),教師可以上傳課程資源,學(xué)生可以按順序學(xué)習(xí),并參與模擬考試。同時(shí),教師還可以發(fā)布實(shí)訓(xùn)任務(wù),學(xué)生提交實(shí)訓(xùn)結(jié)果后,教
    來自:專題
    提供多種預(yù)置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 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。
    來自:百科
    似比賽,機(jī)器人、AI相關(guān)開發(fā)作品視頻網(wǎng)址、網(wǎng)站、圖片展示等相關(guān)鏈接),資料形式不限。 點(diǎn)擊下載無人車大賽報(bào)名表格 (2)7月6日大賽平臺(tái)開放無人車挑戰(zhàn)杯海選賽題,選手需要先在大賽平臺(tái)上學(xué)習(xí)ModelArts、HiLens、ROS等相關(guān)知識(shí),然后可以使用最簡(jiǎn)單的基本數(shù)據(jù)和預(yù)置算法
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    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(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)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(jiǎn)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。
    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
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    通過對(duì)教材的解讀,使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐,遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署(Mindspore-TF) 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,
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    流程。 開放的生態(tài):用戶間快速共享、交易。 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。
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    云知識(shí) 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-16 10:48:41 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 應(yīng)用場(chǎng)景 翻譯中心:采用機(jī)器翻譯服務(wù)
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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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    段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。 一鍵智能標(biāo)注,怎么用? 在ModelArts管理控制臺(tái),選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)”。 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)類型需選擇“圖像分類”或“物體檢測(cè)”類型。 單擊數(shù)據(jù)名稱,進(jìn)入數(shù)據(jù)概覽頁(yè)。然后,單
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    智能標(biāo)注:智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測(cè)”類型的數(shù)據(jù)支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注:ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能,可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì),針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注管理。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能
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