- 機(jī)器學(xué)習(xí)召回率訓(xùn)練集 內(nèi)容精選 換一換
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引入了DMS疲勞檢測(cè),高危等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)事件召回率提升32% 針對(duì)長(zhǎng)途貨運(yùn)司機(jī)容易疲勞駕駛的問題,豐圖科技的安全駕駛解決方案引入了DMS疲勞檢測(cè),支持云端DMS告警補(bǔ)償和告警清洗,自動(dòng)檢測(cè)駕駛員疲勞、分心、吸煙打電話、攝像頭被遮擋等行為。基于精簡(jiǎn)版ResNet圖像分類,對(duì)攝像頭狀態(tài)判斷準(zhǔn)確率達(dá)到99%。能夠來自:專題規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng),準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移成雨霧等,這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)備,而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提升50來自:百科
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I領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例,配合代碼講解和精心設(shè)計(jì)的課后作業(yè),基于華為云一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts進(jìn)行動(dòng)手實(shí)踐,充足算力供您使用,幫助您真正掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟練使用華來自:百科優(yōu)勢(shì):針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型,效果遠(yuǎn)好于通用自然語言處理模型??筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn):構(gòu)建商品視覺自動(dòng)識(shí)別的模型,可用于無人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì):用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率,可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)別整盤商品,從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自來自:百科
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隱私保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)集天然分割, 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)等問題,傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)ML方法無法收斂、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。來自:百科醫(yī)療行業(yè):華為云EI通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),協(xié)助醫(yī)生更準(zhǔn)確地分析影像數(shù)據(jù),提高診斷準(zhǔn)確率,縮短診斷時(shí)間。同時(shí),利用提供可靠的大數(shù)據(jù)服務(wù)支撐,華為云可幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立完善的管理體系,提升運(yùn)營(yíng)水平和服務(wù)效率。 2. 地產(chǎn)行業(yè):華為云EI利用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),幫助房地產(chǎn)企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn),提高投資來自:百科過類似比賽,機(jī)器人,AI相關(guān)開發(fā)作品視頻網(wǎng)址、網(wǎng)站、圖片展示等相關(guān)鏈接),資料形式不限。 (2)7月1日大賽平臺(tái)開放無人車挑戰(zhàn)杯海選賽題,選手需要先在大賽平臺(tái)上學(xué)習(xí)ModelArts、 HiLens 、無人駕駛等相關(guān)知識(shí),然后可以使用最簡(jiǎn)單的基本數(shù)據(jù)集和預(yù)置算法進(jìn)行訓(xùn)練,也可以手動(dòng)或自動(dòng)擴(kuò)充訓(xùn)練集,并使用自定義算法。來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) CDN 緩存命中率低什么原因?怎么解決? CDN緩存命中率低什么原因?怎么解決? 時(shí)間:2022-03-23 14:14:17 【最新活動(dòng)】 CDN緩存命中率低,會(huì)導(dǎo)致源站壓力大,靜態(tài)資源訪問效率低。 您可以針對(duì)導(dǎo)致CDN緩存命中率低的具體原因,選擇對(duì)應(yīng)的優(yōu)化策略,來提高CDN的緩存命中率。來自:百科如果切換了Notebook的規(guī)格,那么只能在Notebook進(jìn)行單機(jī)調(diào)測(cè),不能進(jìn)行分布式調(diào)測(cè),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(tái)機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼中涉及到的 OBS 路徑,實(shí)際使用時(shí)請(qǐng)?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。來自:專題華為云計(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
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