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- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時間：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：百科華為云計算 云知識 超速入門AT指令集 超速入門AT指令集 時間：2022-11-08 12:00:35 華為云IoT 物聯(lián)網(wǎng)平臺 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)練集和驗(yàn)證集 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)練集和驗(yàn)證集 更多內(nèi)容
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從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時間：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。 語音識別 、自動機(jī)器翻譯、即時視覺翻譯、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來自：百科![]()
但是可以參考如下操作方式，將兩個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)合并在一個數(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)建一個空數(shù)據(jù)集C，即無任何輸出，其輸入位置選擇一個空的 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。 自動學(xué)習(xí) 支持多種來自：百科![]()
部署AI應(yīng)用可選擇按需計費(fèi)，也可根據(jù)業(yè)務(wù)類型和需求購買套餐包。 為避免出現(xiàn)因購買套餐和使用套餐不一致產(chǎn)生多余計費(fèi)的問題出現(xiàn)， 建議您注意核對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)集存儲在OBS來自：專題![]()
揮計算的價值。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，代表了云計算的重要發(fā)展趨勢。 2024年7月24日，2024可信云大會·云原生與大模型云服務(wù)分論壇在京成功召開。會上正式發(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)揮計算的價值。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，代表了云計算的重要發(fā)展趨勢。 2024年可信云大會· 云原生 與大模型云服務(wù)分論壇在京成功召開。會上正式發(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![]()
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Engine，NAIE）將AI引入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測類、重復(fù)性、復(fù)雜類等問題，提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗(yàn)，使能實(shí)現(xiàn)自動駕駛網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)入湖治理 將網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的原始數(shù)據(jù)加工為數(shù)據(jù)集/訓(xùn)練集，提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù)，幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢來自：百科![]()
創(chuàng)建短信應(yīng)用后，系統(tǒng)會自動分配全局唯一的APP_Key和APP_Secret，并提供APP接入地址。其中，APP_Key和APP_Secret是用戶身份的唯一標(biāo)識。 創(chuàng)建短信應(yīng)用后，系統(tǒng)會自動分配全局唯一的APP_Key和APP_Secret，并提供APP接入地址。其中，APP_Key和APP_Secret是用戶身份的唯一標(biāo)識。來自：專題![]()
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![]()
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)果通常是一個或多個機(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、評價等結(jié)果。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
密碼強(qiáng)度。 采用長度較長的字符串，如8-20個字符； 混合數(shù)字，字母和符號的密碼； 定期更換密碼； 密碼不能重復(fù)使用。 在開發(fā)的代碼或者腳本中，禁止出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫用戶的密碼明文。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識 本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫管理工作的來自：百科![]()
是否符合上線要求，如果不符合，是否需要調(diào)整數(shù)據(jù)和參數(shù)重新迭代。這種使用固化下來的流水線的狀態(tài)，在Workflow中統(tǒng)稱為運(yùn)行態(tài)。Workflow提供了可視化的工作流運(yùn)行方式。使用者只需要關(guān)注一些簡單的參數(shù)配置，模型是否需要重新訓(xùn)練和模型當(dāng)前的部署情況。運(yùn)行態(tài)工作流的來源為：通過開發(fā)態(tài)發(fā)布或者通過AI來自：專題![]()
自定義代碼檢查規(guī)則集。 每個規(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![]()
2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場景、如何應(yīng)對邊緣AI痛點(diǎn)； 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽眾收益： 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場景、價值和技術(shù)挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線 AI 和云上 AI 應(yīng)用的差異； 2、了解邊云協(xié)同推理和訓(xùn)練模式對當(dāng)前邊緣 AI“云上訓(xùn)練，端邊推來自：百科
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