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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
  • 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
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    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
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
  • 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
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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、評價(jià)等結(jié)果。
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
  • 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d910公測 ModelArts專業(yè)服務(wù)購買鏈接 【我與ModelArts的故事】基于ModelArts實(shí)現(xiàn)場景化AI圖像垃圾分類體驗(yàn) ModelArts域適應(yīng)算法EfficientMixGVB
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來的方向,云數(shù)據(jù)庫是解決方案的核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維管理,數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和
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    GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí)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
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    學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫GaussDB 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫GaussDB 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)
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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(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。 語音識別 、自動機(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)
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    1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù) 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)自動流動,降低存儲成本 1、SFS
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    AI(人工智能)是通過機(jī)器來模擬人類認(rèn)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(jìn)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(jìn)行分析,一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法
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    端和邊。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過“自動學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型,用戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。 5、AI Gallery 預(yù)置常用算法和常用數(shù)據(jù)集,支持模型在企業(yè)內(nèi)部共享或者公開共享。 ModelArts相關(guān)精選推薦 ModelArts Edge ModelArts
    來自:專題
    行統(tǒng)一管理。 常見問題 常見問題 自動學(xué)習(xí)生成的模型,支持哪些其他操作? ModelArts自動學(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)。 在自動學(xué)習(xí)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
    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),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實(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 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展,
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識 零門檻入門數(shù)據(jù)學(xué)習(xí) 零門檻入門數(shù)據(jù)學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:42:27 數(shù)據(jù)庫是計(jì)算機(jī)科學(xué)中發(fā)展久遠(yuǎn)的一門技術(shù)。從上世紀(jì)60年代初誕生至今為止,已經(jīng)將近60年。從早期單純的對數(shù)據(jù)文件的保存和處理,發(fā)展出以數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)為核心技術(shù)的一門內(nèi)
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    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),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實(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 【初級】球星薪酬決定性因素分析
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    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。 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(jì)算加速型 P1 NVIDIA P100(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。
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    自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過“自動學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型,用戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。 AI市場 預(yù)置常用算法和常用數(shù)據(jù)集,支持模型在企業(yè)內(nèi)部共享或者公開共享。 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(jī)器學(xué)習(xí)與深度
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    I開發(fā)平臺,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)處理及半自動化標(biāo)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。 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。
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    如果切換了Notebook的規(guī)格,那么只能在Notebook進(jìn)行單機(jī)調(diào)測,不能進(jìn)行分布式調(diào)測,也不能提交遠(yuǎn)程訓(xùn)練任務(wù)。 當(dāng)前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架,如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試,則每臺機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測代碼中涉及到的OBS路徑,實(shí)際使用時(shí)請?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。
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    實(shí)時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果 多語種翻譯 目前支持中英互譯,后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [免
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