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圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持數(shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生來自：百科華為云計算 云知識 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓(xùn)練營暨開發(fā)者競賽 鯤鵬凌云 智惠湘江-湖南省鯤鵬訓(xùn)練營暨開發(fā)者競賽 時間：2020-12-29 17:10:11 云服務(wù)器 【賽事簡介】 為貫徹落實湖南省委省政府鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略部署，加快推進(jìn)湖南省電子政務(wù)建設(shè)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，來自：百科
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華為云計算 云知識 芯動武漢 創(chuàng)享未來·長江鯤鵬訓(xùn)練營&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽 芯動武漢 創(chuàng)享未來·長江鯤鵬訓(xùn)練營&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽 時間：2020-12-28 15:56:24 云服務(wù)器 【賽事簡介】 為貫徹落實鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)，更好的培育武漢鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)，深入實施信息技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)來自：百科![]()
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)處理及半自動化標(biāo)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(xùn)練、管理、部署功能，可靈活使用其中一個或多個功能。來自：百科![]()
Kit上運(yùn)行。 ModelArts自動學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型，暫時不支持用于Huawei HiLens平臺 。 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(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生來自：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(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)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(xùn)練、模型部署都可以在ModelArts上來自：百科![]()
高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級調(diào)度，按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。 靈活開放 靈活的部來自：百科![]()
等。不同的項目對數(shù)據(jù)的要求，使用的分析手段也是不一樣的。 2.準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要是指收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)的過程。 按照確定的分析目的，有目的性的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是AI開發(fā)的一個基礎(chǔ)。此時最重要的是保證獲取數(shù)據(jù)的真實可靠性。而事實上，不能一次性將所有數(shù)據(jù)都采集全，因此，來自：百科![]()
其中，針對挑戰(zhàn)1和2，元戎構(gòu)建了可擴(kuò)展的函數(shù)系統(tǒng)，實現(xiàn)大規(guī)模函數(shù)調(diào)度、亞毫秒函數(shù)互調(diào)以及函數(shù)極速冷啟動等關(guān)鍵技術(shù)，支持大規(guī)模多形態(tài)應(yīng)用的統(tǒng)一管理和高效運(yùn)行； 針對挑戰(zhàn)3，元戎內(nèi)置了多語義數(shù)據(jù)系統(tǒng)，實現(xiàn)分布式共享內(nèi)存對象以及流數(shù)據(jù)對象，提供分布式共享內(nèi)存池，支持多語義數(shù)據(jù)的高效流轉(zhuǎn)； 針對挑戰(zhàn)4，元戎構(gòu)建來自：百科![]()
時習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實踐訓(xùn)練營賦能高校學(xué)生 時習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實踐訓(xùn)練營賦能高校學(xué)生 時間：2024-08-09 19:07:37 華為云時習(xí)知咨詢?nèi)肟?gt;> 為助力基礎(chǔ)軟件生態(tài)人才培養(yǎng)，聯(lián)合華為ICT大賽官方組織增設(shè)基礎(chǔ)軟件賽道，特別面向高校開展暑期實踐訓(xùn)練營。本次活動吸引全國來自：百科![]()
，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實現(xiàn)過程。 課程大綱來自：百科![]()
優(yōu)勢：針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)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(diǎn)：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)99.5%的識別準(zhǔn)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(xùn)練、更新的流程自來自：百科![]()
大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，再使用模型對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集，大部分識別算法都會基于它進(jìn)行訓(xùn)練和驗證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0~9這10種數(shù)字，每一種數(shù)字都包含大量不同形態(tài)的手來自：百科![]()
華為云計算 云知識 天津鯤鵬訓(xùn)練營鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第一期 天津鯤鵬訓(xùn)練營鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第一期 時間：2020-12-08 18:03:36 天津鯤鵬訓(xùn)練營鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第一期以訓(xùn)練營為活動載體，組織鯤鵬賦能培訓(xùn)，并輔以大賽為成果檢驗，訓(xùn)賽結(jié)合，以訓(xùn)促賽。本期為第一期。 【賽事簡介】來自：百科![]()
華為云計算 云知識 天津鯤鵬訓(xùn)練營鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第二期 天津鯤鵬訓(xùn)練營鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第二期 時間：2020-12-08 18:07:49 天津鯤鵬訓(xùn)練營&鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者大賽第二期以訓(xùn)練營為活動載體，組織鯤鵬賦能培訓(xùn)，并輔以大賽為成果檢驗，訓(xùn)賽結(jié)合，以訓(xùn)促賽。本期為第二期。來自：百科![]()
現(xiàn)有機(jī)器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實驗室環(huán)境下設(shè)計和訓(xùn)練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場景變換時，容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程簡介 本課程介紹了在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。來自：百科![]()
想的AI模型依賴海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，從而提升AI判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性（即：參數(shù)合理分布）。雖然在AI for code領(lǐng)域，有大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)對外開放使用，但出于場景落地、準(zhǔn)確率提升，數(shù)據(jù)控制者必須推斷數(shù)據(jù)意圖，另作標(biāo)記、篩選、提煉、過濾后再復(fù)用，其間涉及繁重的訓(xùn)練、業(yè)務(wù)校正、場景沉淀等工來自：百科![]()
戰(zhàn)： a) 數(shù)據(jù)孤島，邊緣天然的地理分布性, 隱私保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少，冷啟動等問題，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu)：現(xiàn)有機(jī)器來自：百科
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