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- 機(jī)器學(xué)習(xí)之訓(xùn)練模型 內(nèi)容精選 換一換
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開(kāi)發(fā)階段，重新優(yōu)化代碼。模型開(kāi)發(fā)部分過(guò)程可見(jiàn)下圖。 開(kāi)發(fā)階段：準(zhǔn)備并配置環(huán)境，調(diào)試代碼，使代碼能夠開(kāi)始進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，推薦在ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境中調(diào)試。 實(shí)驗(yàn)階段：調(diào)整數(shù)據(jù)集、調(diào)整超參等，通過(guò)多輪實(shí)驗(yàn)，訓(xùn)練出理想的模型，推薦在ModelArts訓(xùn)練中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。 Model來(lái)自：專題算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型，并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)預(yù)集成，算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用，降低二次開(kāi)發(fā)工作來(lái)自：百科
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直播精選問(wèn)答： 1、Q：企業(yè)如何選擇和確定符合自己的方案及服務(wù)？ A：首先一知智能科技在電商、教育、銀行、反電詐等領(lǐng)域已經(jīng)有了相對(duì)成熟的方案可供用戶選擇，另外，也配備有完整的AI語(yǔ)音顧問(wèn)、客戶服務(wù)、AI訓(xùn)練師等幫助用戶定制方案，提供完整的服務(wù)流程。 2、Q：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手多嗎，市場(chǎng)占有率多少，相對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有哪些優(yōu)勢(shì)？來(lái)自：云商店等問(wèn)題。基于機(jī)器視覺(jué)的質(zhì)檢方案，通過(guò)云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 智能邊緣平臺(tái)下工業(yè)視覺(jué)的優(yōu)勢(shì)： 高效：云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型，在邊緣側(cè)部署，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，提升檢測(cè)效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量。 模型最優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓(xùn)練優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)模型最優(yōu)。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) OA 安裝之系統(tǒng)環(huán)境檢查 OA 安裝之系統(tǒng)環(huán)境檢查 時(shí)間：2021-05-25 11:05:05 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 協(xié)同辦公 移動(dòng)OA辦公 使用指南 商品鏈接：心通達(dá)OA網(wǎng)絡(luò)智能辦公系統(tǒng) ；服務(wù)商: 北京高速波軟件有限公司 安裝OA系統(tǒng)需要怎么檢查系統(tǒng)環(huán)境？本文為您介紹。來(lái)自：云商店![]()
云知識(shí) 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時(shí)間：2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開(kāi)發(fā)者通過(guò)定義產(chǎn)品模型，在 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型，使平臺(tái)理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息，如顏色、開(kāi)關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后，在進(jìn)行注冊(cè)設(shè)來(lái)自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)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(zhǔn)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(lái)自：百科![]()
Content）這一新興領(lǐng)域，借助先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，內(nèi)容生成已經(jīng)取得了顯著的突破，特別是在圖像生成方面，其應(yīng)用已經(jīng)變得日益廣泛。AIGC 技術(shù)的快速發(fā)展，極大地提升了信息處理、圖像創(chuàng)新設(shè)計(jì)等方面的工作效率，釋放了人力資源，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。然而，高昂的學(xué)習(xí)成本、算力不足以及資源利用效率低下等問(wèn)題，仍然阻礙著來(lái)自：百科![]()
5s超低交互時(shí)延 開(kāi)放性接入不同大模型 靈活的接入方式 建議搭配使用 華為云智能問(wèn)答機(jī)器人 開(kāi)始創(chuàng)作 為什么選擇華為云數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)線 云上一站式自助服務(wù)平臺(tái)，簡(jiǎn)單高效 云上一站式自助服務(wù)平臺(tái)，簡(jiǎn)單高效 從模型訓(xùn)練到內(nèi)容生成，端到端自助服務(wù) 支持批量生成數(shù)字人訓(xùn)練，任務(wù)管理可視化 數(shù)字人口型更精準(zhǔn)，業(yè)界領(lǐng)先來(lái)自：專題![]()
架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計(jì)算集群（GPU/NPU服務(wù)器），集群中的服務(wù)器訪問(wèn)的數(shù)據(jù)來(lái)自一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源，即一個(gè)共享的存儲(chǔ)空間。這種共享訪問(wèn)的數(shù)據(jù)有諸多好處，它可以保證不同服務(wù)器上訪問(wèn)數(shù)據(jù)的一致性，減少不同服務(wù)器上分別保留數(shù)據(jù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架PyTorch為例來(lái)自：專題![]()
SDK及API可快速集成到第三方業(yè)務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)AI數(shù)字員工問(wèn)答、服務(wù)、陪練等場(chǎng)景任務(wù)。 - 1.5秒超低時(shí)延交互 實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)極低延時(shí)，保障用戶真實(shí)體驗(yàn)。 - 多模型數(shù)字人大腦 華為云智能問(wèn)答機(jī)器人CBS 華為云盤(pán)古大模型 - 能力開(kāi)放可集成 智能交互端側(cè)Web SDK 形象驅(qū)動(dòng)API來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) TBE基本概念之張量 TBE基本概念之張量 時(shí)間：2021-02-25 14:27:40 人工智能 昇騰計(jì)算 TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。來(lái)自：百科![]()
全球首個(gè)精度超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)速度提升10000倍 了解詳情 盤(pán)古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合，并通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤(pán)古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤(pán)古獨(dú)來(lái)自：專題![]()
于影像的阿爾茨海默病早期識(shí)別準(zhǔn)確性，推動(dòng)和促進(jìn)機(jī)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(kāi)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(kāi)發(fā)、訓(xùn)練模型，并將模型部署在華為云ModelArts平臺(tái)進(jìn)行判分排名，來(lái)自：百科![]()
智能標(biāo)注有兩種類型： “主動(dòng)學(xué)習(xí)”表示系統(tǒng)將自動(dòng)使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)，難例篩選等多種手段進(jìn)行智能標(biāo)注，降低人工標(biāo)注量，幫助用戶找到難例。同時(shí)，可選擇“快速型”或“精準(zhǔn)型”的算法類型。“快速型”僅使用已標(biāo)注的樣本進(jìn)行訓(xùn)練；“精準(zhǔn)型”會(huì)額外使用未標(biāo)注的樣本做半監(jiān)督訓(xùn)練，使得模型精度更高。 “預(yù)標(biāo)注來(lái)自：百科![]()
OCR 服務(wù)二次開(kāi)發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的OCR模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢(shì)挑戰(zhàn)及相關(guān)場(chǎng)景解決辦法； 2、熟悉華為云文字識(shí)別OCR知識(shí)體系； 3、通過(guò)模型訓(xùn)練，了解OCR開(kāi)發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章來(lái)自：百科![]()
華為云網(wǎng)站安全產(chǎn)品第一期之應(yīng)用安全防護(hù)，包含了華為云網(wǎng)站-應(yīng)用安全產(chǎn)品： Web應(yīng)用防火墻 、DDoS高防（含DDoS高防和DDoS原生防護(hù)）、 云證書(shū)管理 （SSL證書(shū)和私有證書(shū)），幫助您快速了解華為云網(wǎng)站安全之應(yīng)用安全產(chǎn)品的重要功能、最新特性及最佳實(shí)踐 華為云網(wǎng)站安全產(chǎn)品第一期之應(yīng)用安全防護(hù)，來(lái)自：專題![]()
Snap的三大關(guān)鍵技術(shù)：高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建，自動(dòng)評(píng)估與人工評(píng)價(jià)的雙反饋機(jī)制，以及自動(dòng)補(bǔ)充上下文信息。 【華為云智能化軟件研發(fā)專家】 創(chuàng)新引領(lǐng)，好工具使能技術(shù)落地快人一步 在實(shí)踐中，充分利用智能化工具加速產(chǎn)品落地，是當(dāng)前融入AI時(shí)代的關(guān)鍵方式。抓住時(shí)代脈搏，首要之務(wù)是保持對(duì)新興技術(shù)和工具來(lái)自：百科![]()
實(shí)戰(zhàn)派帶你云上體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，不會(huì)算法照樣玩轉(zhuǎn)AI。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹，機(jī)器學(xué)習(xí)講解及實(shí)操演示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解行業(yè)趨勢(shì)及應(yīng)用前景、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，及如何進(jìn)行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來(lái)自：百科
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