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映最新的業(yè)務(wù)情況,幫助用戶及時做出決策。 自助式的數(shù)據(jù)分析。BI可視化系統(tǒng)提供了用戶自定義報表和查詢數(shù)據(jù)的功能,使用戶能夠快速的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢、關(guān)系等,從而更好地理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)。 支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定。BI可視化系統(tǒng)可以幫助企業(yè)、組織和個人,更好地管理業(yè)務(wù),發(fā)現(xiàn)問題,在必要時做出更明智的決策。來自:專題
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網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟來自:百科排序策略-離線排序模型:DeepFM 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 策略參數(shù)說明:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機(jī) 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 多層感知機(jī)分類(pytorch):參數(shù)說明 GPU函數(shù) 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息來自:云商店
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本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識別 應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實驗摘要來自:百科自己的 OBS 桶中。 本示例中將實現(xiàn)如下場景: “華北-北京四”的OBS桶中已存儲了大量的音視頻文件,先將現(xiàn)有的音視頻同步到點(diǎn)播服務(wù)中,后續(xù)若有新的音視頻文件增加,將自動同步到點(diǎn)播服務(wù)。使用點(diǎn)播服務(wù)處理音視頻產(chǎn)生的相關(guān)媒資文件存儲的“華北-北京四”的另一個OBS桶中,且存儲路徑與源文件的路徑一致。來自:百科視頻。提供了清晰度檢測、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測、圖像內(nèi)容檢測和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像 內(nèi)容審核 ,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測,準(zhǔn)確識別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等,幫助業(yè)務(wù)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ,采用人工智能文本檢測技術(shù)有來自:百科
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