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- 機(jī)器學(xué)習(xí)樣本劃分分別建模 內(nèi)容精選 換一換
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ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱(chēng)“建模”，指通過(guò)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。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱(chēng)“建模”，指通來(lái)自：專(zhuān)題+FN)，即混淆矩陣中某一列預(yù)測(cè)正確的個(gè)數(shù)除以該列的樣本和。 精確率 精確率，正確預(yù)測(cè)的正例數(shù)和預(yù)測(cè)正例總數(shù)的比值，這個(gè)值越大代表誤檢的概率越小。計(jì)算公式P=TP/(TP+FP)，即混淆矩陣中某一行預(yù)測(cè)正確的個(gè)數(shù)除以該行的樣本和。 F1值 精確率與召回率的調(diào)和均值。計(jì)算公式F1=來(lái)自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)樣本劃分分別建模 相關(guān)內(nèi)容
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除了人工標(biāo)注外，ModelArts 數(shù)據(jù)管理 平臺(tái)還提供了智能標(biāo)注功能，快速完成數(shù)據(jù)標(biāo)注，為您節(jié)省70%以上的標(biāo)注時(shí)間。數(shù)據(jù)管理中的智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。 須知： 目前只有“圖像分類(lèi)”和“物體檢測(cè)”類(lèi)型的標(biāo)注作業(yè)支持智能標(biāo)注功能。來(lái)自：專(zhuān)題賽題為：“愛(ài)（AI）美食 – 通過(guò)小樣本學(xué)習(xí)進(jìn)行美食識(shí)別”。隨著越來(lái)越多AI應(yīng)用場(chǎng)景的涌現(xiàn)，在實(shí)際開(kāi)發(fā)中，經(jīng)常會(huì)遇到訓(xùn)練樣本數(shù)量不足的問(wèn)題。因此，此次大賽賽題的核心是小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)對(duì)大量已知分類(lèi)的物體特征進(jìn)行有效學(xué)習(xí)，然后根據(jù)小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)少量新分類(lèi)圖片進(jìn)行有效特征提取，準(zhǔn)確地識(shí)別出新的分類(lèi)。來(lái)自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)樣本劃分分別建模 更多內(nèi)容
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AI（人工智能）是通過(guò)機(jī)器來(lái)模擬人類(lèi)認(rèn)識(shí)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(cè)。 AI開(kāi)發(fā)的目的是什么 AI開(kāi)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(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過(guò)使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法來(lái)自：百科![]()
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用戶(hù)自定義函數(shù) 查看詳情 配置GUC參數(shù) 查看詳情 系統(tǒng)表和系統(tǒng)視圖 查看詳情 GaussDB (DWS)最佳實(shí)踐 表設(shè)計(jì)優(yōu)秀實(shí)踐 學(xué)習(xí)如何優(yōu)化表的設(shè)計(jì)。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入優(yōu)秀實(shí)踐 學(xué)習(xí)如何向DWS導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 SQL查詢(xún)優(yōu)秀實(shí)踐 通過(guò)一定的規(guī)則調(diào)整SQL語(yǔ)句，在保證結(jié)果正確的基礎(chǔ)上，能夠提高SQL執(zhí)行效率。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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，讓其他應(yīng)用程序從同一個(gè)數(shù)據(jù)通道中將數(shù)據(jù)發(fā)送至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（Object Storage Service，簡(jiǎn)稱(chēng) OBS ）。 安全可靠：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入可將數(shù)據(jù)保留N*24小時(shí)，N的取值為1~7的整數(shù)，以防數(shù)據(jù)在應(yīng)用程序故障、個(gè)別機(jī)器故障或設(shè)施故障時(shí)丟失。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：一站式協(xié)同開(kāi)發(fā)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-16 10:48:41 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(guò)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 應(yīng)用場(chǎng)景 翻譯中心：采用機(jī)器翻譯服務(wù)來(lái)自：百科![]()
量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運(yùn)行在P2vs實(shí)例上。 常規(guī)軟件支持列表 P2vs型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場(chǎng)景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力，可以使用P2vs型云服務(wù)器。 常用的軟件支持列表如下：來(lái)自：百科![]()
隊(duì)分享了基于華為機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品（軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲(chǔ)、華為好望商城、華為好望云服務(wù)）結(jié)合各自賽隊(duì)優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實(shí)踐。 華為機(jī)器視覺(jué)總裁 段愛(ài)國(guó) 致辭 經(jīng)過(guò)激烈的角逐，最終大賽決出1個(gè)金獎(jiǎng)、2個(gè)銀獎(jiǎng)、8個(gè)優(yōu)勝獎(jiǎng)，華為機(jī)器視覺(jué)總裁段愛(ài)國(guó)、華為機(jī)器視覺(jué)負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展來(lái)自：云商店![]()
和優(yōu)秀的性?xún)r(jià)比。P2v型彈性云服務(wù)器支持GPU NVLink技術(shù)，實(shí)現(xiàn)GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計(jì)算能力，適用于AI深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算，在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、計(jì)算金融、地震分析、分子建模、基因組學(xué)等領(lǐng)域都能表現(xiàn)出巨大的計(jì)算優(yōu)勢(shì)。來(lái)自：百科![]()
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(jiǎn)”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(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過(guò)“來(lái)自：百科![]()
anageOne云管平臺(tái)，大大降低了交付人員的學(xué)習(xí)成本和技能要求。 經(jīng)過(guò)以上措施， 華為云Stack 中的每個(gè)服務(wù)單元都變成了一塊“樂(lè)高積木”，提供了標(biāo)準(zhǔn)的“卡槽”，為高效交付打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ) 簡(jiǎn)單易用的自動(dòng)化交付平臺(tái) 通過(guò)良好的架構(gòu)設(shè)計(jì)，我們有了一堆可根據(jù)客戶(hù)需求靈活組裝的積木。但來(lái)自：百科![]()
OBS導(dǎo)入、ModelArts平臺(tái)提供的模型模板導(dǎo)入、AI Gellary市場(chǎng)訂閱的模型及從其他EI云服務(wù)訂閱AI應(yīng)用等。 ModelArts AI應(yīng)用來(lái)源包括：自動(dòng)學(xué)習(xí)中構(gòu)建模型生成、Workflow中構(gòu)建的模型生成、開(kāi)發(fā)環(huán)境Notebook中調(diào)試保存的鏡像導(dǎo)入、訓(xùn)練作業(yè)訓(xùn)練完來(lái)自：專(zhuān)題![]()
AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 產(chǎn)品為用戶(hù)提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開(kāi)發(fā)及部署支持，提供多樣化建模方式，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶(hù)提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開(kāi)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
命周期，提供了包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)建模、 數(shù)據(jù)治理 、數(shù)據(jù)開(kāi)放的一站式可視化數(shù)據(jù)管理能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中臺(tái)，加速數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)。 華為云EI 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案包括一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái) MRS 服務(wù)、企業(yè) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS、 云搜索 服務(wù) CSS 、 數(shù)據(jù)湖探索 DLI、以及智能 數(shù)據(jù)湖 運(yùn)營(yíng)來(lái)自：百科![]()
傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少，冷啟動(dòng)等問(wèn)題，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)ML方法無(wú)法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu)：現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)基于獨(dú)立同分布假設(shè)，同一模型用在非獨(dú)立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。 d) 資源受限：相來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 瞰景Smart3D建模軟件鏡像推薦的云主機(jī) 瞰景Smart3D建模軟件鏡像推薦的云主機(jī) 時(shí)間：2021-07-12 14:28:28 云市場(chǎng) 使用指南 基礎(chǔ)軟件 操作系統(tǒng) 商品鏈接：瞰景Smart3D實(shí)景三維建模軟件；服務(wù)商：瞰景科技發(fā)展（上海）有限公司 界面來(lái)自：云商店
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