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- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集測試集 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時(shí)間：2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實(shí)世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入，對(duì)AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 超速入門AT指令集 超速入門AT指令集 時(shí)間：2022-11-08 12:00:35 華為云IoT 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 什么是AT指令集 AT命令，用來控制TE（Terminal Equipment）和MT(Mobile Terminal)之間交互的規(guī)則，如下圖所示。在來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集測試集 相關(guān)內(nèi)容
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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)的整體流程來自：百科第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章來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集測試集 更多內(nèi)容
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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)來自：百科![]()
但是可以參考如下操作方式，將兩個(gè)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)合并在一個(gè)數(shù)據(jù)集中。 例如需將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進(jìn)行合并。 1.分別將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進(jìn)行發(fā)布。 2.發(fā)布后可獲得數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B的Manifest文件?？赏ㄟ^數(shù)據(jù)集的“數(shù)據(jù)集輸出位置”獲得此文件。 3.創(chuàng)建一個(gè)空數(shù)據(jù)集C，即無任何輸出，其輸入位置選擇一個(gè)空的 OBS 文件夾。來自：專題![]()
支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，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)。 2、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。 3、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。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持來自：專題![]()
支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，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(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種來自：百科![]()
建議您注意核對(duì)在使用的套餐包資源規(guī)格是否和購買的套餐包資源規(guī)格一致。 ModelArts上傳數(shù)據(jù)集收費(fèi)嗎？ ModelArts中的數(shù)據(jù)集管理、標(biāo)注等操作不收費(fèi)，但是由于數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在OBS中，ModelArts的數(shù)據(jù)集管理都是基于存儲(chǔ)在OBS中的數(shù)據(jù)，因此根據(jù)您使用的OBS桶進(jìn)行收費(fèi)。建議您前往O來自：專題![]()
時(shí)間：2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ，主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，模型訓(xùn)練、測試、評(píng)估全流程覆蓋，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助您掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCH來自：專題![]()
揮計(jì)算的價(jià)值。Serverless進(jìn)一步優(yōu)化了云服務(wù)供給模式，簡化了云上應(yīng)用的構(gòu)建方式，代表了云計(jì)算的重要發(fā)展趨勢(shì)。 2024年7月24日，2024可信云大會(huì)·云原生與大模型云服務(wù)分論壇在京成功召開。會(huì)上正式發(fā)布了《Serverless應(yīng)用實(shí)踐案例集》。 本案例集匯編精選來自證券來自：百科![]()
大化發(fā)揮計(jì)算的價(jià)值。Serverless進(jìn)一步優(yōu)化了 云服務(wù) 供給模式，簡化了云上應(yīng)用的構(gòu)建方式，代表了云計(jì)算的重要發(fā)展趨勢(shì)。 2024年可信云大會(huì)· 云原生 與大模型云服務(wù)分論壇在京成功召開。會(huì)上正式發(fā)布了《Serverless應(yīng)用實(shí)踐案例集》。 本案例集匯編精選來自證券、電信來自：百科![]()
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(duì)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(duì)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![]()
自定義代碼檢查規(guī)則集。 每個(gè)規(guī)則集模板最少設(shè)置一條規(guī)則。 目前僅支持配置單語言的規(guī)則集，即一種規(guī)則集只能配置同一種語言類型的檢查規(guī)則。 一、進(jìn)入代碼檢查頁面，單擊“規(guī)則集”頁簽，默認(rèn)進(jìn)入規(guī)則集列表頁面。 二、單擊“新建”，在彈出的“新建檢查規(guī)則集”窗口設(shè)置規(guī)則集名稱、檢查語言。來自：專題![]()
云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 時(shí)間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測提供某運(yùn)營商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測后續(xù)來自：百科![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來自：專題![]()
測試資源準(zhǔn)備 性能測試 03:08 性能測試 響應(yīng)提取 性能測試服務(wù)精選推薦 區(qū)塊鏈服務(wù) B CS 區(qū)塊鏈入門 區(qū)塊鏈應(yīng)用場景 學(xué)習(xí)區(qū)塊鏈技術(shù) 區(qū)塊鏈服務(wù)是什么 云日志服務(wù) LTS 免費(fèi)云日志服務(wù) 為什么使用云日志服務(wù) 云日志服務(wù)LTS使用流程 云日志服務(wù)平臺(tái)有哪些功能 分布式緩存 DCS 數(shù)據(jù)緩存高并發(fā)來自：專題![]()
理，打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術(shù)的相關(guān)研究和應(yīng)用都有著顯著的進(jìn)展，然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn)： a) 數(shù)據(jù)孤島，邊緣天然的地理分布性, 隱私保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。來自：百科![]()
的資源等。 操作工作流：啟動(dòng)、停止、復(fù)制、刪除工作流。 運(yùn)行記錄：工作流歷史運(yùn)行的參數(shù)以及狀態(tài)記錄。 運(yùn)行第一條Workflow 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集 訂閱工作流 啟動(dòng)工作流 節(jié)點(diǎn)配置 部署上線 運(yùn)行您的第一條Workflow 從AI Gallery訂閱的Workflow如何使用 1.登錄AI來自：專題
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