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- 深度學習準確率 內(nèi)容精選 換一換
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模型一個算法耗時長,準確率低。我們依托于預(yù)訓練大模型、小樣本學習等技術(shù),可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術(shù),可以實現(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)量儲備,而且還可以讓算法模型的準確率提升50%以上。此外來自:百科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(jié)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
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3處 火焰監(jiān)測準確率 約束場景下火焰監(jiān)測準確率如下 屬性類別 檢測率 準確率 火焰屬性 大于等于90 大于等于90% 煙霧屬性 大于等于85% 大于等于85% 火焰屬性 檢測率 大于等于90 準確率 大于等于90% 煙霧屬性 檢測率 大于等于85% 準確率 大于等于85%來自:專題程。 開放的生態(tài):用戶間快速共享、交易。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。來自:百科
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SIS以開放API的方式提供給用戶,您可以參考《快速入門》學習并使用SIS服務(wù)。 使用方式 如果您是一個開發(fā)工程師,熟悉代碼編寫,想要直接調(diào)用SIS的API或SDK使用服務(wù),您可以參考《API參考》或《SDK參考》獲取詳情。 由淺入深學習 您可以參考成長地圖,由淺入深學習使用SIS。 錄音轉(zhuǎn)文字 -文字轉(zhuǎn)換語音來自:專題
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