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- 機器學(xué)習訓(xùn)練精度 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習和深度學(xué)習算法應(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 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習算法定義與機器學(xué)習的流程；了解常用機器學(xué)習算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習算法 2. 機器學(xué)習的分類 3. 機器學(xué)習的整體流程來自：百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習-Xgboost 第15章來自：百科
- 機器學(xué)習訓(xùn)練精度 相關(guān)內(nèi)容
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16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者，提供機器學(xué)習和深度學(xué)習的算法開發(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。涉及計費項包括：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、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，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器學(xué)習或深度學(xué)習模型，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
- 機器學(xué)習訓(xùn)練精度 更多內(nèi)容
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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； 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)練模式對當前邊緣 AI“云上訓(xùn)練，端邊推來自：百科![]()
流程。 開放的生態(tài)：用戶間快速共享、交易。 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，為機器學(xué)習與深度學(xué)習提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、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。來自：百科![]()
基于ModelArts實現(xiàn)小樣本學(xué)習 ModelArts嘗鮮+【玩轉(zhuǎn)華為云】 ModelArts申請d910公測 ModelArts專業(yè)服務(wù)購買鏈接 【我與ModelArts的故事】基于ModelArts實現(xiàn)場景化AI圖像垃圾分類體驗 ModelArts域適應(yīng)算法EfficientMixGVB來自：專題![]()
術(shù)，包括優(yōu)化的機器學(xué)習算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習算法發(fā)展歷程； 2. 機器學(xué)習算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
智慧交通邊緣節(jié)點通過視頻和雷達融合分析，智能化算法檢測道路交通事件（算法云端訓(xùn)練、邊緣執(zhí)行），有效實時提供碰撞告警，紅綠燈相位推送，車流量感知及控制等智能服務(wù)。向交通管理者提供交通全息監(jiān)控能力，向車輛提供高精度定位及地圖服務(wù)、交通安全預(yù)警能力，提升駕駛安全和道路通行效率，促進節(jié)能減排和便捷監(jiān)管，支持向端云協(xié)同自動駕駛演進。來自：百科![]()
準控制。 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 AI Gallery AI知識與實訓(xùn)專區(qū)，優(yōu)質(zhì)AI資產(chǎn)聚集地 學(xué)習資源 更多實用工具、學(xué)習課程及精品內(nèi)容 查看更多 收起 1對1咨詢專屬顧問 1對1免費咨詢?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![]()
階段，有一個可以優(yōu)化訓(xùn)練的性能的想法，則會回到開發(fā)階段，重新優(yōu)化代碼。模型開發(fā)部分過程可見下圖。 開發(fā)階段：準備并配置環(huán)境，調(diào)試代碼，使代碼能夠開始進行深度學(xué)習訓(xùn)練，推薦在ModelArts開發(fā)環(huán)境中調(diào)試。 實驗階段：調(diào)整數(shù)據(jù)集、調(diào)整超參等，通過多輪實驗，訓(xùn)練出理想的模型，推薦在ModelArts訓(xùn)練中進行實驗。來自：專題![]()
從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習深度學(xué)習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習深度學(xué)習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習作為機器學(xué)習分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語音識別 、自動機器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
AI（人工智能）是通過機器來模擬人類認識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進行提煉，從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進行分析，一般通過使用適當?shù)慕y(tǒng)計、機器學(xué)習、深度學(xué)習等方法來自：百科![]()
NVLink（GPU直通） 機器學(xué)習、深度學(xué)習、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京一 可用區(qū)2 華北-北京四 可用區(qū)1 華東-上海二 可用區(qū)2 - 計算加速型 P1 NVIDIA P100（GPU直通） 機器學(xué)習、深度學(xué)習、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來自：百科![]()
P2v型云服務(wù)器主要用于計算加速場景，例如深度學(xué)習訓(xùn)練、推理、科學(xué)計算、分子建模、地震分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力，可以使用P2v型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等常用深度學(xué)習框架 RedShift來自：百科![]()
智能中樞基于全域智能感知服務(wù)提供的城市AI算法，可以在第一時間發(fā)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測、車輛違停等100多類異常場景。通過知識計算服務(wù)，可自動化分析民意訴求，快速輔助挖掘事件根因，準確識別老百姓“急-難-愁-盼”問題?；赗PA、NLP、OCR等技術(shù)提供智能機器人服務(wù)，讓事件立案、分撥和處置來自：百科![]()
別是深度學(xué)習的大數(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 支持多種自動學(xué)習能力，通來自：專題![]()
使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實驗?zāi)繕伺c基本要求來自：百科![]()
行統(tǒng)一管理。 常見問題 常見問題 自動學(xué)習生成的模型，支持哪些其他操作？ ModelArts自動學(xué)習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)。 在自動學(xué)習頁面中，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 ”頁面中直接部署。來自：專題
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