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- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集驗(yàn)證集 內(nèi)容精選 換一換
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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：專題引擎，具有可擴(kuò)展性和自學(xué)習(xí)性的特點(diǎn)。可擴(kuò)展性是指，該引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力，比如智能數(shù)據(jù)映射，智能元數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。這些插件化的能力加載在下圖的Online Process組件中，不會(huì)對(duì)整體架構(gòu)產(chǎn)生影響。自學(xué)習(xí)性是指引擎會(huì)收集用戶的反饋，通過脫敏后，用于對(duì)AI模型的再訓(xùn)練。這個(gè)再訓(xùn)練發(fā)生在下圖的Offline來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集驗(yàn)證集 相關(guān)內(nèi)容
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來自：百科水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集驗(yàn)證集 更多內(nèi)容
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什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 視頻數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 訓(xùn)練服務(wù)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 使用流程 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 權(quán)限管理:理解Octopus的權(quán)限與委托 總覽:優(yōu)勢(shì)來自：百科![]()
準(zhǔn)控制。 華為云AI大模型幫助文檔 ModelArts 面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái) AI Gallery AI知識(shí)與實(shí)訓(xùn)專區(qū)，優(yōu)質(zhì)AI資產(chǎn)聚集地 學(xué)習(xí)資源 更多實(shí)用工具、學(xué)習(xí)課程及精品內(nèi)容 查看更多 收起 1對(duì)1咨詢專屬顧問 1對(duì)1免費(fèi)咨詢?nèi)A為云專屬顧問，為您量身定制產(chǎn)品推薦方案來自：專題![]()
匯聚行業(yè)實(shí)踐，樹立應(yīng)用典范——《Serverless應(yīng)用實(shí)踐案例集》重磅發(fā)布來自：百科![]()
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![]()
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![]()
立即購(gòu)買 什么是鯤鵬云服務(wù)器 鯤鵬云服務(wù)器CPU架構(gòu)簡(jiǎn)介 鯤鵬云服務(wù)器CPU架構(gòu) 采用精簡(jiǎn)指令集RISC（Reduced Instruction Set Computer），RISC是一種微處理器，旨在執(zhí)行較少類型計(jì)算機(jī)指令，以便能夠以更高的速度執(zhí)行操作，使計(jì)算機(jī)的結(jié)構(gòu)更加簡(jiǎn)單、合理地提高運(yùn)行速度。來自：專題![]()
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 [來自：百科![]()
創(chuàng)建可用的數(shù)據(jù)集，或者您已將用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集上傳至 OBS 目錄。 2、請(qǐng)準(zhǔn)備好訓(xùn)練腳本，并上傳至OBS目錄。訓(xùn)練腳本開發(fā)指導(dǎo)參見開發(fā)自定義腳本。 3、在訓(xùn)練代碼中，用戶需打印搜索指標(biāo)參數(shù)。 4、已在OBS創(chuàng)建至少1個(gè)空的文件夾，用于存儲(chǔ)訓(xùn)練輸出的內(nèi)容。 5、由于訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行需消耗資源，確保賬戶未欠費(fèi)。來自：專題![]()
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章來自：百科![]()
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章來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) TBE自定義算子開發(fā)與驗(yàn)證實(shí)戰(zhàn) TBE自定義算子開發(fā)與驗(yàn)證實(shí)戰(zhàn) 時(shí)間：2020-12-09 09:46:20 本課程主要介紹什么是算子、什么是TBE，以及如何使用TBE來進(jìn)行開發(fā)活動(dòng)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 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(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
39，它是一款類似 Windows 體驗(yàn)的集在線文件管理、多云存儲(chǔ)和協(xié)同辦公于一體的開源系統(tǒng)。訂閱此產(chǎn)品，可獲得升級(jí)、變更、維護(hù)、救援等免費(fèi)的技術(shù)支持。 由 Websoft9 提供的 KodCloud 鏡像環(huán)境，預(yù)裝版本 1.39，它是一款類似 Windows 體驗(yàn)的集在線文件管理、多云存儲(chǔ)和協(xié)來自：專題![]()
Turbo高性能，加速訓(xùn)練過程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取，避免GPU/NPU因存儲(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載，減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng)，無(wú)需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從OBS導(dǎo)入到SFS來自：專題![]()
平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶掌握如何使用ModelArts服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集創(chuàng)建，預(yù)置模型選擇，模型訓(xùn)練、部署并最終建立在線預(yù)測(cè)作業(yè)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提：登錄華為云 1.準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 2.訓(xùn)練模型 3.部署模型來自：百科![]()
3、根據(jù)已有的MobileNetV2預(yù)訓(xùn)練模型+貓狗數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型重訓(xùn)； 4、初識(shí)MindSpore Lite工具鏈； 5、完成模型轉(zhuǎn)換并部署到手機(jī)端側(cè)，實(shí)現(xiàn)貓狗識(shí)別。 聽眾收益： 1、了解如何在個(gè)人PC上安裝MindSpore； 2、使用MindSpore進(jìn)行模型訓(xùn)練； 3、MindSpore來自：百科
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