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- 機器學(xué)習(xí)召回率訓(xùn)練集 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進階學(xué)習(xí) 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向， 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)庫遷來自：百科軟件開發(fā)學(xué)習(xí)入門 一站式在線學(xué)習(xí)、實驗與考試，零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程，快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎(chǔ) Python語言進階 CodeArts 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實戰(zhàn)來自：專題
- 機器學(xué)習(xí)召回率訓(xùn)練集 相關(guān)內(nèi)容
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FPGA加速云服務(wù)器（FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS ）提供FPGA開發(fā)和使用的工具及環(huán)境，讓用戶方便地開發(fā)FPGA加速器和部署基于FPGA加速的業(yè)務(wù)，為您提供易用、經(jīng)濟、敏捷和安全的FPGA云服務(wù)。 應(yīng)用： 視頻處理、機器學(xué)習(xí)、基因組學(xué)研究、金融風(fēng)險分析。來自：百科15:54:18 機器學(xué)習(xí)常見的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎勵信號（強化信號）函數(shù)值最大。來自：百科
- 機器學(xué)習(xí)召回率訓(xùn)練集 更多內(nèi)容
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智能標注：智能標注是指基于當(dāng)前標注階段的標簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進行智能標注，快速完成剩余圖片的標注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標注功能。 團隊標注：ModelArts提供了團隊標注功能，可以由多人組成一個標注團隊，針對同一個數(shù)據(jù)集進行標注管理。團隊標注功能來自：專題![]()
段的標簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進行智能標注，快速完成剩余圖片的標注操作。 一鍵智能標注，怎么用？ 在ModelArts管理控制臺，選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)集”。 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集類型需選擇“圖像分類”或“物體檢測”類型。 單擊數(shù)據(jù)集名稱，進入數(shù)據(jù)集概覽頁。然后，單來自：百科![]()
產(chǎn)品介紹 僅需錄制一段真人說話的視頻，即可復(fù)制本人說話習(xí)慣，訓(xùn)練出媲美真人的分身數(shù)字人 關(guān)鍵能力 線上流水線制作，交付效率≤3個工作日 資產(chǎn)加密存儲，人證匹配保證更安全 口型表現(xiàn)更精準，準確率>95% 支持走動/側(cè)身/持物/實景訓(xùn)練，動作隨機編排更智能 AI眼神矯正，提供持續(xù)眼神交流，細節(jié)更豐富來自：專題![]()
產(chǎn)品介紹 僅需錄制一段真人說話的視頻，即可復(fù)制本人說話習(xí)慣，訓(xùn)練出媲美真人的分身數(shù)字人 關(guān)鍵能力 線上流水線制作，交付效率≤3個工作日 資產(chǎn)加密存儲，人證匹配保證更安全 口型表現(xiàn)更精準，準確率>95% 支持走動/側(cè)身/持物/實景訓(xùn)練，動作隨機編排更智能 AI眼神矯正，提供持續(xù)眼神交流，細節(jié)更豐富來自：專題![]()
為保證比賽的公平性，判題評審組將對學(xué)生成績進行復(fù)核， 如準確率抖動大，且對最終時間有影響的，判題組會對學(xué)生成績進行重新判分，最終結(jié)果按判分低的成績重新列入排行。 （說明：如重新判題中，一次準確率為80%,一次準確率為79%,會按照79%的那次判分。） 3、為保證公平，最終入選獲來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬高校訓(xùn)練營-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓(xùn)練營-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡介： 算力已成為驅(qū)動社會經(jīng)濟發(fā)展的新生產(chǎn)力，多業(yè)務(wù)場景、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，帶來多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構(gòu)筑了從最基礎(chǔ)的處理器、硬件來自：百科![]()
隊分享了基于華為機器視覺產(chǎn)品（軟件定義攝像機、智能視頻存儲、華為好望商城、華為好望云服務(wù)）結(jié)合各自賽隊優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實踐。 華為機器視覺總裁 段愛國 致辭 經(jīng)過激烈的角逐，最終大賽決出1個金獎、2個銀獎、8個優(yōu)勝獎，華為機器視覺總裁段愛國、華為機器視覺負責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展來自：云商店![]()
在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識別準確性，推動和促進機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應(yīng)用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù)，參賽選手將基于該數(shù)據(jù)集開發(fā)、訓(xùn)練模型，并將模型部署在華為云ModelArts平臺進行判來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來自：百科![]()
通過對教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，來自：百科![]()
產(chǎn)力。 AI+機器視覺@物流貨場 安全作業(yè)邊界管理難，視頻周界部署成本高？ 人、車、貨數(shù)據(jù)信息割裂，業(yè)務(wù)協(xié)同閉環(huán)難度大？ 京鐵云×華為HoloSens機器視覺， 構(gòu)建全新的貨場運營體系。 AI+機器視覺@辦公園區(qū) 紅外周界誤報率高 傳統(tǒng)安防人工告警時效性差？ 金風(fēng)科技×華為HoloSens機器視覺，來自：云商店![]()
貴州省考試院×華為HoloSens機器視覺， 標準化智慧考場守護教育公平。 AI+機器視覺@電力 隧道管廊安全作業(yè)管理難？ 傳感系統(tǒng)獨立數(shù)據(jù)割裂，運維復(fù)雜？ 深圳前海電力×華為HoloSens機器視覺， 解放摸黑前行的巡檢人。 AI+機器視覺@科創(chuàng)園區(qū) 視頻智能化識別率要求高？ 存量安防系統(tǒng)智能化升級成本高？來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 對話機器人服務(wù)計費說明 對話機器人服務(wù)計費說明 時間：2020-12-22 16:55:50 對話機器人服務(wù)費用有兩種計算方式：機器人實例，針對您選擇的機器人實例收費，提供包年包月的計費方式。機器人問答接口調(diào)用次數(shù)，創(chuàng)建機器人實例后，調(diào)用機器人的問答接口收費，提供來自：百科![]()
云知識 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 時間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測后續(xù)來自：百科![]()
法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 第4章 正則化 第5章 優(yōu)化器 第6章 初始化 第7章 參數(shù)調(diào)節(jié) 第8章 深度信念網(wǎng)絡(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來的智能世界，來自：百科![]()
想選擇。 機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源，其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機器學(xué)習(xí)中海量計算和來自：百科![]()
創(chuàng)建可用的數(shù)據(jù)集，或者您已將用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集上傳至 OBS 目錄。 2、請準備好訓(xùn)練腳本，并上傳至OBS目錄。訓(xùn)練腳本開發(fā)指導(dǎo)參見開發(fā)自定義腳本。 3、在訓(xùn)練代碼中，用戶需打印搜索指標參數(shù)。 4、已在OBS創(chuàng)建至少1個空的文件夾，用于存儲訓(xùn)練輸出的內(nèi)容。 5、由于訓(xùn)練作業(yè)運行需消耗資源，確保賬戶未欠費。來自：專題
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