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- 機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練機(jī) 內(nèi)容精選 換一換
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機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程 4. 其他機(jī)器學(xué)習(xí)重要方法 5. 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見(jiàn)算法 6. 案例講解 華為云 面向未來(lái)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(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。來(lái)自：百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹(shù) 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章來(lái)自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練機(jī) 相關(guān)內(nèi)容
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使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來(lái)自：百科來(lái)自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練機(jī) 更多內(nèi)容
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ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺(tái)，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁(yè)面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中，單擊目標(biāo)作業(yè)來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-10-13 09:32:56 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。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Tran來(lái)自：百科![]()
面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽(tīng)眾收益： 1）了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術(shù)和算法優(yōu)化； 2）了解Spark機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場(chǎng)景實(shí)踐。 華為云 面向未來(lái)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來(lái)自：百科![]()
') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM中的項(xiàng)目 IAM中的項(xiàng)目 時(shí)間：2021-07-01 15:17:50 華為云的每個(gè)區(qū)域默認(rèn)對(duì)應(yīng)一個(gè)項(xiàng)目，這個(gè)項(xiàng)目由系統(tǒng)預(yù)置，用來(lái)隔離物理區(qū)域間的資源（計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)資源），以區(qū)域默認(rèn)項(xiàng)目為單位進(jìn)行授權(quán)，IAM用戶可以訪問(wèn)您賬號(hào)中該區(qū)域的所有資源。 如果來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM中的賬號(hào) IAM中的賬號(hào) 時(shí)間：2021-07-01 14:51:30 當(dāng)您首次使用華為云時(shí)，需要使用手機(jī)號(hào)注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)，該賬號(hào)是您的華為云資源歸屬、資源使用計(jì)費(fèi)的主體，對(duì)其所擁有的資源及云服務(wù)具有完全的訪問(wèn)權(quán)限，可以重置用戶密碼、分配用戶權(quán)限等。賬號(hào)統(tǒng)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)體中的屬性 實(shí)體中的屬性 時(shí)間：2021-06-02 11:10:50 數(shù)據(jù)庫(kù) 屬性是實(shí)體的特征，需要注意的類型有： 1. 主鍵(Primary Key) 識(shí)別實(shí)體實(shí)例唯一性的屬性或?qū)傩越M。 2. 可選鍵 能識(shí)別實(shí)體實(shí)例唯一性的其他屬性或者屬性組。 3. 外鍵來(lái)自：百科![]()
一個(gè)滿意的模型。 5.部署模型 模型的開(kāi)發(fā)訓(xùn)練，是基于之前的已有數(shù)據(jù)（有可能是測(cè)試數(shù)據(jù)），而在得到一個(gè)滿意的模型之后，需要將其應(yīng)用到正式的實(shí)際數(shù)據(jù)或新產(chǎn)生數(shù)據(jù)中，進(jìn)行預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)、或以可視化和報(bào)表的形式把數(shù)據(jù)中的高價(jià)值信息以精辟易懂的形式提供給決策人員，幫助其制定更加正確的商業(yè)策略。來(lái)自：百科![]()
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)練完成的模型導(dǎo)入、本地構(gòu)建推理鏡像并上傳至SWR導(dǎo)入、本地準(zhǔn)備的模型包上傳至 OBS 導(dǎo)入、ModelArts平臺(tái)提供的模型模板導(dǎo)入、AI Gell來(lái)自：專題![]()
云堡壘機(jī)的優(yōu)點(diǎn) 云堡壘機(jī)的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-07-15 10:21:54 云審計(jì) 云堡壘機(jī)是云計(jì)算時(shí)代發(fā)展的產(chǎn)物，是傳統(tǒng)堡壘機(jī)的升級(jí)版本，既擁有傳統(tǒng)堡壘機(jī)的所有功能，還借助了云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，在資源的交互性、易用性、性價(jià)比、維護(hù)成本、安全性方面得到提升，解決了傳統(tǒng)堡壘機(jī)的單點(diǎn)故障問(wèn)題。來(lái)自：百科![]()
GA CS ）能夠提供強(qiáng)大的浮點(diǎn)計(jì)算能力，從容應(yīng)對(duì)高實(shí)時(shí)、高并發(fā)的海量計(jì)算場(chǎng)景。 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計(jì)算加速型（P系列）兩類。其中： 圖形加速型即“G系列”的 彈性云服務(wù)器 ，適合于3D動(dòng)畫(huà)渲染、CAD等。 計(jì)算加速型即“P系列”的彈性云服務(wù)器，適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 揭秘華為機(jī)器視覺(jué)的殺手锏 揭秘華為機(jī)器視覺(jué)的殺手锏 時(shí)間：2021-02-19 11:23:06 云計(jì)算 門口的刷臉閘機(jī)識(shí)別顧客體溫，收銀臺(tái)處的攝像機(jī)識(shí)別VIP身份，貨架前的監(jiān)控識(shí)別偷盜行為，天花板上的攝像頭監(jiān)測(cè)熱力圖…… 如果一個(gè)便利店老板想讓店鋪智能起來(lái)，他只需要進(jìn)入一個(gè)名為Huawei來(lái)自：云商店![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來(lái)自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解MindSpore模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本方法，了解ModelArts創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的流程，實(shí)操M(fèi)indSpore模型開(kāi)發(fā)，并在ModelArts平臺(tái)創(chuàng)建一個(gè)使用MindSpore作為AI引擎的訓(xùn)練作業(yè)，完成訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提：登錄華為云 1. 添加訪問(wèn)秘鑰來(lái)自：百科
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