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ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來(lái)自:專題ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理模塊用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、查看訓(xùn)練情況以及管理訓(xùn)練版本。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶試驗(yàn)算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合,便于追蹤最佳的模型與輸入配置,您可以通過(guò)不同版本間的評(píng)估指標(biāo)比較,確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。 M來(lái)自:專題
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使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自:百科領(lǐng)域中,使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型來(lái)自:百科
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云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間:2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。來(lái)自:百科高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_高斯語(yǔ)法 華為云分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是什么 華為數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB _GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)_【免費(fèi)】_GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫(kù)_數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫(kù)軟件免費(fèi)版 云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)_云數(shù)據(jù)庫(kù)免費(fèi)試用 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB來(lái)自:專題結(jié)算。且這些商品經(jīng)常上新,需要不斷的更新商品識(shí)別庫(kù)。 票據(jù)識(shí)別 用戶痛點(diǎn):表格單據(jù)千變?nèi)f化,往來(lái)不同國(guó)家、不同快遞公司的單據(jù)都不相同。我們需要快速地從表格中提取有利的信息。 特點(diǎn):基于不同部門(mén)的數(shù)據(jù),構(gòu)建專有的自然語(yǔ)言處理分類模型,將大量的政務(wù)詢問(wèn)分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門(mén),顯著提高工作效率。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 愛(ài)AI美食圖片分類大賽 愛(ài)AI美食圖片分類大賽 時(shí)間:2020-12-09 14:39:16 愛(ài)(AI)美食美食圖片分類大賽是面向所有AI開(kāi)發(fā)者入門(mén)實(shí)戰(zhàn)賽,適用于正在學(xué)習(xí)AI的初學(xué)者,目標(biāo)是為AI開(kāi)發(fā)者提供一個(gè)交流學(xué)習(xí)、實(shí)戰(zhàn)挑戰(zhàn)的平臺(tái)。 賽事介紹 人間煙火氣,來(lái)自:百科立即購(gòu)買(mǎi) 管理控制臺(tái) 面向AI場(chǎng)景使用 OBS +SFS Turbo的存儲(chǔ)加速實(shí)踐 方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 近年來(lái),AI快速發(fā)展并應(yīng)用到很多領(lǐng)域中,AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮,AI應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越多,有自動(dòng)駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實(shí)現(xiàn)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施資來(lái)自:專題什么是非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù) 什么是非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間:2020-07-28 14:04:35 數(shù)據(jù)庫(kù) 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要是基于“非關(guān)系模型”的數(shù)據(jù)庫(kù)(由于關(guān)系型太大,所以一般用“非關(guān)系型”來(lái)表示其他類型的數(shù)據(jù)庫(kù)) 非關(guān)系型模型比如有: 列模型:存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一列列的。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以一行作來(lái)自:百科特點(diǎn):構(gòu)建專有的自然語(yǔ)言處理分類模型,將大量的政務(wù)詢問(wèn)分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門(mén),顯著提高工作效率。 優(yōu)勢(shì):針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型,效果遠(yuǎn)好于通用自然語(yǔ)言處理模型。可根據(jù)使用過(guò)程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn):構(gòu)建商品視覺(jué)自動(dòng)識(shí)別的模型,可用于無(wú)人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì):用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.來(lái)自:百科16:08 云上AI開(kāi)發(fā)-運(yùn)行訓(xùn)練作業(yè) 云上AI開(kāi)發(fā)-運(yùn)行訓(xùn)練作業(yè) 云上AI開(kāi)發(fā)-運(yùn)行訓(xùn)練作業(yè) 為什么需要云上AI開(kāi)發(fā) 06:30 為什么需要云上AI開(kāi)發(fā) 為什么需要云上AI開(kāi)發(fā) 云上AI開(kāi)發(fā)-調(diào)試代碼 23:43 云上AI開(kāi)發(fā)-調(diào)試代碼 云上AI開(kāi)發(fā)-Notebook調(diào)試代碼 云上AI開(kāi)發(fā)-運(yùn)行訓(xùn)練作業(yè)來(lái)自:專題海量算力優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)AI的邊云協(xié)同,就成了解決上述挑戰(zhàn)的關(guān)鍵課題。 內(nèi)容大綱: 1、業(yè)界邊緣AI遇到的挑戰(zhàn)和痛點(diǎn); 2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場(chǎng)景、如何應(yīng)對(duì)邊緣AI痛點(diǎn); 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽(tīng)眾收益: 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場(chǎng)景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn),與傳統(tǒng)離線來(lái)自:百科
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