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- 深度學習框架構件 內(nèi)容精選 換一換
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AI開發(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行提煉,從而總結得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進行分析,一般通過使用適當?shù)慕y(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法,對收集的大量數(shù)據(jù)進行計算、分析、匯總和整理,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價值,發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通來自:百科來自:百科
- 深度學習框架構件 相關內(nèi)容
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個機器學習或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結果。 ModelArts模型訓練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學來自:專題型的推理才能獲得相應的AI能力,但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法,不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大,內(nèi)存占用高,算法延時長的問題,而IoT來自:百科
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