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  • ai 訓練 模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點,
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  • ai 訓練 模型 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 邏輯模型建設的方法 邏輯模型建設的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應當按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設計流程設計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間的關(guān)系;
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    華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 時間:2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓練作業(yè)的操作教程指導。 步驟: 準備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓練作業(yè) 保存訓練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字
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  • ai 訓練 模型 更多內(nèi)容
  • 16:51:07 面向有AI基礎的開發(fā)者,提供機器學習和深度學習的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開發(fā),模型訓練模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括:模型開發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓練訓練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務)。AI全流程開發(fā)支持公共資源池
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    特點:構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型,將大量的政務詢問分發(fā)到對應的部門,顯著提高工作效率。 優(yōu)勢:針對場景領域提供預訓練模型,效果遠好于通用自然語言處理模型。可根據(jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點:構(gòu)建商品視覺自動識別的模型,可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢:用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.
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    程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型,如部門方向有調(diào)整時,可以用戶自己調(diào)節(jié)模型,及時更新。 優(yōu)勢:用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.5%的識別準確率,可以實現(xiàn)秒級識別整盤商品,從而提升結(jié)算效率。模型訓練、更新的流程自動化,只需要客戶自己上傳標注圖片,就可以在線完成模型訓練、評估、發(fā)布。 優(yōu)勢:支持不
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    計費 ModelArts是什么_AI開發(fā)平臺_ModelArts功能 華為云ModelArts_ModelArts開發(fā)_AI全流程開發(fā) ModelArts AI Gallery_市場_資產(chǎn)集市 ModelArts模型訓練_模型訓練簡介_如何訓練模型 ModelArts推理部署_服務_訪問公網(wǎng)-華為云
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    可視化界面:全流程可視化。 全生命周期:從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、服務部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制:根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè):積累10+行業(yè)/場景的預訓練模型。 高精度:大部分模型的準確率高于90%。 少數(shù)據(jù):訓練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標注:提升標注效率。 極致性能
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    DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽華為AI開發(fā)平臺實踐 DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽華為AI開發(fā)平臺實踐 時間:2020-12-15 19:57:24 “DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽”是江蘇省人工智能學會(JSAI)和華為終端云服務聯(lián)合舉辦的面向高校學子的基于人工智能的高級別創(chuàng)新
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    華為云計算 云知識 AI人工智能免費學習課程 AI人工智能免費學習課程 時間:2020-12-02 19:17:08 想系統(tǒng)學AI,但苦于沒有渠道和路徑,莫慌,由華為云學院潛心打造、用心打磨的AI體系化好課,是2020年不可錯過的普惠AI課程!課程擁有資深專家講師陣容,華為云AI專家,多年
    來自:百科
    云知識 邏輯設計和邏輯模型 邏輯設計和邏輯模型 時間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設計階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設計階段建立的基本E-R圖,按選定的目標數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
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    注的樣本進行訓練;“精準型”會額外使用未標注的樣本做半監(jiān)督訓練,使得模型精度更高。 “預標注”表示選擇用戶模型管理里面的模型,選擇模型時需要注意模型類型和數(shù)據(jù)集的標注類型相匹配。從當前賬號管理的模型列表中選擇一個匹配的模型,用于智能標注。 下圖為“圖像分類”類型的智能標注: 下圖為“物體檢測”類型的智能標注:
    來自:百科
    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。 一站式 開“箱”即用,涵蓋AI開發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓練、管理、
    來自:百科
    華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進行調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示,使學員學會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預訓練模型。
    來自:百科
    ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、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。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié),包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型部署都可以在Mo
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    趣味課堂+課后作業(yè),專家全程QQ群答疑指導 【加入訓練營你需要完成】 本次訓練營三步走: 1.點擊左上角報名訓練營; 2.聽課; 3.完成26個作業(yè)。 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。 華為云將
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    了解詳情 使用自定義鏡像訓練作業(yè) 如果您已經(jīng)在本地完成模型開發(fā)或訓練腳本的開發(fā),且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像,并上傳至SWR服務。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓練作業(yè),使用ModelArts提供的資源訓練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應用
    來自:專題
    華為云計算 云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時間:2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力
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    控制臺自助服務,一站式快速生成所需內(nèi)容 用戶申請賬號并上傳相關(guān)授權(quán),拍攝訓練所需音視頻素材,上傳進行模型訓練,生成自定義形象和聲音。選擇背景、聲音、模特等內(nèi)容,基于文本或語音智能驅(qū)動,實現(xiàn)視頻制作、 視頻直播 、智能交互等能力。 華為云盤古數(shù)字人大模型,賦能千行百業(yè)數(shù)字化營銷新模式 MetaStudio
    來自:專題
    支持批量生成數(shù)字人訓練,任務管理可視化 從模型訓練到內(nèi)容生成,端到端自助服務 支持批量生成數(shù)字人訓練,任務管理可視化 數(shù)字人口型更精準,業(yè)界領先 AI自矯正,口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配,語言泛化能力強 AI自矯正,口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配,語言泛化能力強
    來自:專題
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