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- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù) 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(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)練數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
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BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 時(shí)間：2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長，應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來越來自：百科來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
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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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫登錄入口_華為 GaussDB 分布式數(shù)據(jù)庫免費(fèi)領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫 關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫軟件免費(fèi)版 云數(shù)據(jù)庫免費(fèi)_云數(shù)據(jù)庫免費(fèi)試用 MySQL數(shù)據(jù)庫免費(fèi)嗎_MySQL數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)試用 MySQL數(shù)據(jù)庫入門 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫有哪些 云數(shù)據(jù)庫和普通數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器_免費(fèi)數(shù)據(jù)庫有哪些來自：專題![]()
基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí) ModelArts嘗鮮+【玩轉(zhuǎn)華為云】 ModelArts申請(qǐng)d910公測(cè) ModelArts專業(yè)服務(wù)購買鏈接 【我與ModelArts的故事】基于ModelArts實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景化AI圖像垃圾分類體驗(yàn) ModelArts域適應(yīng)算法EfficientMixGVB來自：專題![]()
GaussDB學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能來自：專題![]()
按照確定的分析目的，有目的性的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是AI開發(fā)的一個(gè)基礎(chǔ)。此時(shí)最重要的是保證獲取數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性。而事實(shí)上，不能一次性將所有數(shù)據(jù)都采集全，因此，在數(shù)據(jù)標(biāo)注階段你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分數(shù)據(jù)源，反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 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，來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認(rèn)證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)課程與認(rèn)證 課程結(jié)合實(shí)踐，借助配套的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，一站式學(xué)練考，輕松Get新知識(shí) 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析來自：專題![]()
互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)、AI和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)和產(chǎn)品更是日新月異。 數(shù)據(jù)庫技術(shù)是數(shù)據(jù)庫管理的有效技術(shù)，研究如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)管理，從而為人們提供和共享的、安全的可靠的數(shù)據(jù)。本文先為大家介紹數(shù)據(jù)庫的四個(gè)基本概念：數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 數(shù)據(jù) 早期的計(jì)來自：百科![]()
AI 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)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 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)處理及交來自：專題![]()
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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)類型 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)類型 時(shí)間：2021-03-25 19:55:10 Python支持的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型主要有如下幾種： 數(shù)字：如整型（123）、布爾型（True/False）、浮點(diǎn)型（1.23） 字符串（String）：如來自：百科![]()
圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持數(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(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生來自：百科![]()
使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)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(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS Turbo，訓(xùn)練過程中寫入到SFS Turbo的Checkpoint數(shù)據(jù)異步導(dǎo)出到OBS，均不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長。 2、SFS Turbo和OBS存儲(chǔ)服務(wù)之間數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入導(dǎo)出，無需部署外部數(shù)據(jù)拷貝機(jī)器及工具。 4 冷熱數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng)，降低存儲(chǔ)成本 1、SFS來自：專題![]()
NVLink 32G顯存（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來自：百科![]()
收起 展開 Workflow（也稱工作流）本質(zhì)是開發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中，流水線可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 幫助文檔 收起 展開 開發(fā)環(huán)境Notebook 收起 展開 Mod來自：專題![]()
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)通過組合低層特征來自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機(jī)器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí)，容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程簡介來自：百科
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