- 概率圖模型 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
-
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于華為軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線(xiàn)CodeArts構(gòu)建部署黑白棋游戲應(yīng)用。 初級(jí) 使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用(C++) 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目,并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 初級(jí) 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)(Python)來(lái)自:專(zhuān)題完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類(lèi)”和“物體檢測(cè)”類(lèi)型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注:ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能,可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì),針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能當(dāng)前僅支持“圖像分類(lèi)”、“物體檢測(cè)”、“文本分類(lèi)”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”、“語(yǔ)音分割”類(lèi)型的數(shù)據(jù)集。來(lái)自:專(zhuān)題
- 概率圖模型 深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
-
自定義規(guī)則 接受靈活的規(guī)則定制,支持自定義關(guān)鍵詞 內(nèi)容審核 Moderation 內(nèi)容審核( Content Moderation ),基于圖像、文本、視頻檢測(cè)技術(shù),可自動(dòng)進(jìn)行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物等內(nèi)容檢測(cè),幫助客戶(hù)降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn) 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自:百科景考驗(yàn)。 功能豐富 內(nèi)容審核服務(wù)提供圖文視頻內(nèi)容檢測(cè),覆蓋涉黃、廣告、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容審核,以及檢測(cè)圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核服務(wù)提供圖文視頻內(nèi)容檢測(cè),覆蓋涉黃、廣告、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容審核,以及檢測(cè)圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核的應(yīng)用場(chǎng)景 經(jīng)典應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)自:專(zhuān)題
- 概率圖模型 深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
-
一是缺乏AI基礎(chǔ)知識(shí),做AI開(kāi)發(fā)涉及到Python編程知識(shí)、Linux知識(shí),視覺(jué)方面要學(xué)圖像處理等,同時(shí)還要有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。 二是學(xué)習(xí)不系統(tǒng),很多書(shū)籍只介紹了AI發(fā)展的基礎(chǔ)框架,缺乏專(zhuān)業(yè)的學(xué)習(xí)路徑、技術(shù)講解及具體場(chǎng)景的應(yīng)用。 三是沒(méi)有專(zhuān)家講師帶領(lǐng)指導(dǎo),找不到人進(jìn)行交流。尤其是非計(jì)來(lái)自:百科MySQL本地 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 30分鐘輕松搭建網(wǎng)站應(yīng)用 MySQL本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)遷移 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 微認(rèn)證 03 一站式在線(xiàn)學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書(shū) 一站式在線(xiàn)學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書(shū) 職業(yè)認(rèn)證 專(zhuān)業(yè)認(rèn)證來(lái)自:專(zhuān)題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-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [免來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間:2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來(lái)自:百科人工智能與機(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10:09:17 語(yǔ)音交互 包括以下子服務(wù): 定制 語(yǔ)音識(shí)別 (ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力,并可自定義語(yǔ)言模型。 定制語(yǔ)音識(shí)別包含 一句話(huà)識(shí)別 、錄音文件識(shí)別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)(Real-time來(lái)自:百科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— Hands on Vega:基于AIOPS平臺(tái),利用AutoDL技術(shù)開(kāi)發(fā)硬盤(pán)異常檢測(cè)模型。以及中軟宅客學(xué)院在線(xiàn)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測(cè)評(píng)。來(lái)自:百科GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴(lài)之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能來(lái)自:專(zhuān)題時(shí)間:2020-12-22 16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者,提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開(kāi)發(fā),模型訓(xùn)練,模型管理和部署上線(xiàn)流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括:模型開(kāi)發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓(xùn)練(訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(xiàn)(在線(xiàn)服務(wù))。AI全流程開(kāi)發(fā)來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)必懂的 13 種概率分布
- 深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-概率與信息論
- 環(huán)形公路堵車(chē)概率模型
- 深度學(xué)習(xí)模型編譯技術(shù)
- 概率圖模型:貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與馬爾可夫模型的統(tǒng)一框架
- 深度學(xué)習(xí)模型完成圖像分類(lèi)小項(xiàng)目
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)
- 先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率、似然函數(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)中概率模型(如邏輯回歸、樸素貝葉斯)的關(guān)系理解
- 貝葉斯概率模型一覽
- 利用深度學(xué)習(xí)建立流失模型