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- 字典訓(xùn)練算法 內(nèi)容精選 換一換
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時(shí)間：2020-12-11 11:15:04 本課程基于華為云ModelArts一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ，主要內(nèi)容包括基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，模型訓(xùn)練、測(cè)試、評(píng)估全流程覆蓋，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助您掌握八大熱門(mén)AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括來(lái)自：百科為了增強(qiáng)算法的處理問(wèn)題的能力，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化是必不可少的。算法優(yōu)化一般是對(duì)算法結(jié)構(gòu)和收斂進(jìn)行優(yōu)化。 本算法雖然包括眾多應(yīng)答器的場(chǎng)景，在實(shí)際使用中，也有可能會(huì)存在誤報(bào)場(chǎng)景，針對(duì)誤報(bào)場(chǎng)景，算法可以提供定制優(yōu)化服務(wù)，針對(duì)特定場(chǎng)景進(jìn)行算法的定制，保證檢測(cè)的準(zhǔn)確率。 商品直達(dá)：<<應(yīng)答器異位檢測(cè)>> 交通物流解決方案來(lái)自：云商店
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【鯤鵬開(kāi)發(fā)者比賽議程】 議程 時(shí)間安排 大賽報(bào)名時(shí)間 訓(xùn)練營(yíng)一期：11月11日-11月20日中午12:00一期報(bào)名截止 訓(xùn)練營(yíng)二期：11月11日-11月27日晚12:00二期報(bào)名截止（報(bào)名入口見(jiàn)頁(yè)面導(dǎo)航） 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓(xùn)練營(yíng)授課（線上） 訓(xùn)練營(yíng)一期：11月22日-11月29日（來(lái)自：百科的專(zhuān)用數(shù)據(jù)格式圍繞高性能查詢(xún)進(jìn)行設(shè)計(jì)，其中包括多種索引技術(shù)、全局字典編碼和多次的Push down優(yōu)化，從而對(duì)TB級(jí)數(shù)據(jù)查詢(xún)進(jìn)行最快響應(yīng)。 高效率數(shù)據(jù)壓縮：CarbonData使用輕量級(jí)壓縮和重量級(jí)壓縮的組合壓縮算法壓縮數(shù)據(jù)，可以減少60%~80%數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，大大節(jié)省硬件存儲(chǔ)成本。來(lái)自：百科
- 字典訓(xùn)練算法 更多內(nèi)容
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對(duì)于AI開(kāi)發(fā)者而言，在開(kāi)始模型訓(xùn)練前，都得提前準(zhǔn)備大量的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后，才能用于AI模型構(gòu)建。 一般情況下，模型構(gòu)建對(duì)輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是有要求的，比如圖像分類(lèi)，一類(lèi)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條，否則您訓(xùn)練所得的模型無(wú)法滿足預(yù)期。為了獲得更好的模型，標(biāo)注的數(shù)據(jù)越多，訓(xùn)練所得的模型質(zhì)量更佳。來(lái)自：百科![]()
參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專(zhuān)業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹(shù)，分類(lèi)，聚類(lèi)，回歸，異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)來(lái)自：百科![]()
第四屆鯤鵬杯山東新動(dòng)能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)開(kāi)發(fā)者大賽 第四屆鯤鵬杯山東新動(dòng)能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)開(kāi)發(fā)者大賽 時(shí)間：2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開(kāi)，選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類(lèi)。來(lái)自：百科![]()
自動(dòng)檢測(cè)壓板投退狀態(tài)并實(shí)時(shí)反饋,為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督提供技術(shù)保障。 商品介紹 基于大規(guī)模壓板圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，實(shí)現(xiàn)視頻畫(huà)面實(shí)時(shí)分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)檢測(cè)各種壓板的狀態(tài)。 服務(wù)商簡(jiǎn)介 深圳市鐵越電氣有限公司成立于2000年初，注冊(cè)資金來(lái)自：云商店![]()
呼吸器顏色智能檢測(cè)是用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)變壓器工作現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，基于大規(guī)模呼吸器圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，實(shí)現(xiàn)視頻畫(huà)面實(shí)時(shí)分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確判定呼吸器顏色是否變色，監(jiān)理人員能夠第一時(shí)間獲取相關(guān)圖像，并及時(shí)更換硅膠，為變壓器安全運(yùn)行提供安全保障。來(lái)自：云商店![]()
選擇用其完成開(kāi)發(fā)調(diào)試，最后通過(guò) HiLens平臺(tái) 部署到設(shè)備上運(yùn)行和管理。 開(kāi)發(fā)流程 數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練 用戶在華為云ModelArts平臺(tái)或線下，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法開(kāi)發(fā)和模型訓(xùn)練，得到模型后，根據(jù)需要部署的設(shè)備芯片類(lèi)型，完成對(duì)應(yīng)的模型轉(zhuǎn)換。 AI應(yīng)用開(kāi)發(fā) 開(kāi)發(fā)者可以選擇基于Mo來(lái)自：專(zhuān)題![]()
和交易的平臺(tái)，支持在開(kāi)發(fā)過(guò)程中沉淀的一系列算法、模型、應(yīng)用進(jìn)行便捷的共享和交易。目前，AI Gallery已經(jīng)沉淀了超過(guò)5000個(gè)模型資產(chǎn)，讓不懂專(zhuān)業(yè)技術(shù)的用戶也能實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的快速構(gòu)建，讓AI在行業(yè)的落地更簡(jiǎn)單。 盤(pán)古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式，能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI模型來(lái)自：百科![]()
車(chē)起火導(dǎo)致的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，本算法通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電梯內(nèi)的攝像頭畫(huà)面，方便樓宇管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)電瓶車(chē)，提高管理效率。 核心功能： 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車(chē)檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車(chē)； 產(chǎn)品特點(diǎn)： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車(chē)的來(lái)自：云商店![]()
華為云提供一站式人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)，通過(guò)對(duì)歷史氣象數(shù)據(jù)的高效訓(xùn)練不斷優(yōu)化推理模型，助力短時(shí)間臨近預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn) 優(yōu)勢(shì) 算法豐富：提供圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)等幾十種CNN/RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型；提供大量基于開(kāi)源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型，加速模型訓(xùn)練 使用便捷：無(wú)縫對(duì)接華為云的 OBS 存儲(chǔ)和GPU高性能計(jì)算，滿足各類(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營(yíng)-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 將介紹人工智能基本知識(shí)體系，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解—來(lái)自：百科![]()
標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 ModelArts Workflow（也稱(chēng)工作流）本質(zhì)是開(kāi)發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中，流水線可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
AI應(yīng)用支持如下幾種場(chǎng)景的導(dǎo)入方式： 從訓(xùn)練中選擇：在ModelArts中創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，并完成模型訓(xùn)練，在得到滿意的模型后，可以將訓(xùn)練后得到的模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用，用于部署服務(wù)。獲取數(shù)據(jù)的問(wèn)題。 從OBS中選擇：如果您使用常用框架在本地完成模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，可以將本地的模型按照模型包規(guī)范上來(lái)自：專(zhuān)題![]()
產(chǎn)品特點(diǎn) 端云協(xié)同推理，平衡低計(jì)算時(shí)延和高精度 端側(cè)分析數(shù)據(jù)，降低上云存儲(chǔ)成本 一站式技能開(kāi)發(fā)，縮短開(kāi)發(fā)周期 技能市場(chǎng)預(yù)置豐富技能，在線訓(xùn)練，一鍵部署 產(chǎn)品架構(gòu) Huawei HiLens 是一個(gè)端云協(xié)同的多模態(tài)AI開(kāi)發(fā)應(yīng)用平臺(tái)，云側(cè)提供開(kāi)發(fā)框架HiLens Framework、開(kāi)發(fā)環(huán)境HiLens來(lái)自：百科![]()
很多AI開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來(lái)。這就意味著，開(kāi)發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)來(lái)自：百科![]()
影響。自學(xué)習(xí)性是指引擎會(huì)收集用戶的反饋，通過(guò)脫敏后，用于對(duì)AI模型的再訓(xùn)練。這個(gè)再訓(xùn)練發(fā)生在下圖的Offline Process組件中，通過(guò)Scheduling Fine-Tune Training 對(duì)模型訓(xùn)練，驗(yàn)證成功后在提交到Online Process 組件中上線使用。 ROMA來(lái)自：百科![]()
核進(jìn)展。 當(dāng)狀態(tài)變更為“系統(tǒng)審核完成”，自動(dòng)啟動(dòng)算法訓(xùn)練。如果系統(tǒng)存在多個(gè)算法訓(xùn)練任務(wù)，可能會(huì)存在排隊(duì)和延遲的現(xiàn)象，請(qǐng)耐心等待。 1分鐘教程讓您快速上手體驗(yàn) 1分鐘教程讓您快速上手體驗(yàn) 基于 MetaStudio 控制臺(tái)提交數(shù)字人訓(xùn)練 數(shù)字人應(yīng)用制作 您只需上傳正面照片，在5秒內(nèi)就能來(lái)自：專(zhuān)題![]()
決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì)： ●高效：云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型，在邊緣側(cè)部署，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，提升檢測(cè)效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓(xùn)練優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控：智能邊緣平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點(diǎn)狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控來(lái)自：專(zhuān)題
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