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- 人臉識別數(shù)據(jù)集的訓練 內(nèi)容精選 換一換
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課程目標 通過對教材的解讀,使學員能夠結合教材+實踐,遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。 課程大綱 第1章 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 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。來自:百科對于AI開發(fā)者而言,在開始模型訓練前,都得提前準備大量的數(shù)據(jù),完成數(shù)據(jù)標注后,才能用于AI模型構建。 一般情況下,模型構建對輸入的訓練數(shù)據(jù)都是有要求的,比如圖像分類,一類標簽的數(shù)據(jù)至少20條,否則您訓練所得的模型無法滿足預期。為了獲得更好的模型,標注的數(shù)據(jù)越多,訓練所得的模型質(zhì)量更佳。 正因來自:百科
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MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的,但在實際訓練中使用數(shù)據(jù)增強后的圖片能夠獲得更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同,此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型,即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)來自:百科,而不需要關心底層的技術。同時,ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者,提供便來自:專題
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數(shù)據(jù)管理 中團隊標注的完成驗收的各選項表示什么意思? 1.全部通過:被駁回的樣本,也會通過。 2.全部駁回時:已經(jīng)通過的樣本,需要重新標注,下次驗收時重新進行審核。 3.剩余全部通過:已經(jīng)駁回的會駁回,其余會自動驗收通過。 4.剩余全部駁回時,樣本抽中的通過的,不需要標注了,未通過和樣本未抽中的需要重新標注驗收。來自:專題入作業(yè)的功能,可以間接實現(xiàn)集群間的作業(yè)遷移。 幫助文檔 幫助您快速的了解 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 服務的功能及特性 快速入門 幫助入門使用者快速的掌握云數(shù)據(jù)遷移CDM的使用流程 產(chǎn)品介紹 通過產(chǎn)品介紹快速了解云數(shù)據(jù)遷移所包含的產(chǎn)品功能 API 通過HTTP/HTTPS調(diào)用API的方式來使用CDM來自:專題景。用戶可以在模型訓練場中進行模型的構建和訓練,并在模型倉庫中進行模型的管理和部署。這使得用戶能夠持續(xù)優(yōu)化模型性能,提升AI應用的效果和價值。 靈活定制 AI開發(fā)平臺 支持多種算法框架,內(nèi)置豐富的算法組件,滿足多種AI應用場景的需求。用戶可以根據(jù)自身需求選擇合適的算法框架和算法組件來自:專題功能總覽 幫助您快速了解云數(shù)據(jù)遷移 CDM的產(chǎn)品功能。 最新動態(tài) 可以讓您快速的了解云數(shù)據(jù)遷移 CDM的版本發(fā)布的新特性。 咨詢與計費問題 快速的解決您在使用產(chǎn)品過程中可能會遇到的計費相關問題。 推薦文檔 為您推薦華為云相關的精品文檔,供您閱讀 MRS 產(chǎn)品優(yōu)勢 ModelArts數(shù)據(jù)管理來自:專題通過實操最終得到AI成功識別人車的結果。 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.創(chuàng)建 OBS 桶和目錄 3.拷貝數(shù)據(jù)集到OBS桶 4.創(chuàng)建訓練作業(yè) 5.模型導入 6.模型部署 7.發(fā)起檢測 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。來自:百科
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