- 深度學(xué)習(xí)如何判斷模型收斂 內(nèi)容精選 換一換
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人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-來(lái)自:百科區(qū)塊鏈 應(yīng)用的判斷準(zhǔn)則補(bǔ)充說(shuō)明 上述流程給出了一個(gè)簡(jiǎn)單易行的審視各類(lèi)應(yīng)用是否適用于區(qū)塊鏈的基本方法,避免新接觸區(qū)塊鏈時(shí)在面臨陌生領(lǐng)域或全新行業(yè)進(jìn)行區(qū)塊鏈應(yīng)用分析時(shí)無(wú)從下手。另外需要特別注意的是,上述五大判斷準(zhǔn)則只作為判斷區(qū)塊鏈應(yīng)用的充分不必要條件,也就是說(shuō),如果滿足五大判斷準(zhǔn)則就基本可以肯定應(yīng)用為區(qū)塊鏈應(yīng)用來(lái)自:專(zhuān)題
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LiteOS輕量級(jí)AI推理框架LiteAI,從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開(kāi)發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程,并結(jié)合智能設(shè)備AI開(kāi)發(fā)的案例,展示AI部署全過(guò)程。 l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問(wèn)題,LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù),將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn),實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮;實(shí)現(xiàn)來(lái)自:百科
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云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間:2021-07-06 15:57:56 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估新模型的泛化能力。通過(guò)驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)自:百科
09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解:構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門(mén)深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來(lái)自:百科
云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 時(shí)間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換,即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過(guò)ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將來(lái)自:百科
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物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門(mén) 課程學(xué)習(xí),動(dòng)手實(shí)驗(yàn),技能認(rèn)證,全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn),深度體驗(yàn)云服務(wù) 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn),深度體驗(yàn)云服務(wù) 初學(xué)入門(mén) 初學(xué)入門(mén)來(lái)自:專(zhuān)題
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T數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合,以DigitalTwins資產(chǎn)模型為中心驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)分析,開(kāi)發(fā)者可以直接使用統(tǒng)一的物聯(lián)網(wǎng)模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。通過(guò)構(gòu)建物與物,物與空間,物與人等復(fù)雜關(guān)系,將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的“上下文”中去理解;通過(guò)“IoT+資產(chǎn)模型”,在數(shù)字世界中構(gòu)建來(lái)自:百科
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Moderation 時(shí)間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè),方便用戶對(duì)不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù),幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測(cè),維護(hù)內(nèi)容安全。來(lái)自:百科
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,人才是關(guān)鍵。華為政企咨詢如何賦能客戶高效培養(yǎng)數(shù)字化人才? “大模型驅(qū)動(dòng)的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級(jí) 軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線CodeArts 3月新特性上線啦! 華為云開(kāi)發(fā)者桌面全新發(fā)布CodeArts IDE for Python,極致優(yōu)雅云原生開(kāi)發(fā)體驗(yàn) 相關(guān)推薦 需求管理使用流程:如何選擇項(xiàng)目類(lèi)型(推薦使用IPD項(xiàng)目)來(lái)自:百科
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