- 基于深度學(xué)習(xí)的模型 內(nèi)容精選 換一換
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功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型,開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線(xiàn)推理。 可來(lái)自:百科通過(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) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門(mén)示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)操演練 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)來(lái)自:百科
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可以評(píng)估模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。模型評(píng)價(jià)指標(biāo)是評(píng)估模型泛化能力的標(biāo)準(zhǔn),不同的指標(biāo)往往會(huì)導(dǎo)致不同的評(píng)判結(jié)果。 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類(lèi)型模型的評(píng)估任務(wù),提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí),會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估,獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估來(lái)自:百科良好用戶(hù)體驗(yàn) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫(kù),及時(shí)識(shí)別新型不合規(guī)內(nèi)容 注冊(cè)昵稱(chēng)審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶(hù)注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核,過(guò)濾包含廣告、反動(dòng)、涉黃等內(nèi)容的用戶(hù)昵稱(chēng) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高 海量詞庫(kù) 內(nèi)置海量詞庫(kù),支持各種匹配規(guī)則來(lái)自:百科
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Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線(xiàn)模型,模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)存使用優(yōu)化等,可以脫離設(shè)備完成模型的預(yù)處理。 另外,離線(xiàn)模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中,80%左右的問(wèn)題,集中在算子不支持。 1、新網(wǎng)絡(luò),其中算子未開(kāi)發(fā)或發(fā)布; 2、原框架自定義算子,需要在新框架重新適配開(kāi)發(fā);來(lái)自:百科ows使用的注冊(cè)表(Registry)。在層次模型中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)記錄類(lèi)型,記錄類(lèi)型之間的聯(lián)系用節(jié)點(diǎn)之間的連線(xiàn)(有向邊)表示,這種聯(lián)系是父子之間的一對(duì)多的聯(lián)系。這就使得層次數(shù)據(jù)庫(kù)只能處理一對(duì)多的實(shí)體聯(lián)系。 2、網(wǎng)狀模型就是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖的結(jié)構(gòu)。網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)采用網(wǎng)狀模型作為數(shù)據(jù)的來(lái)自:百科第3章 財(cái)務(wù)報(bào)銷(xiāo)場(chǎng)景解決方案介紹 第4章 OCR 服務(wù)二次開(kāi)發(fā)案例介紹 第5章 基于ModelArts的OCR模型訓(xùn)練教程 文字識(shí)別 OCR 文字識(shí)別OCR提供在線(xiàn)文字識(shí)別服務(wù),將圖片或掃描件中的文字識(shí)別成可編輯的文本。 OCR文字識(shí)別 支持 證件識(shí)別 、 票據(jù)識(shí)別 、定制模板識(shí)別、通用表格文字識(shí)別等。來(lái)自:百科法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣(mài)機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來(lái)自:專(zhuān)題企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn),如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要,微認(rèn)證通過(guò)對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),識(shí)別病毒并查殺隔離,保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 立即購(gòu)買(mǎi) Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%來(lái)自:專(zhuān)題企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn),如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要,微認(rèn)證通過(guò)對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),識(shí)別病毒并查殺隔離,保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 ¥88.00 立即購(gòu)買(mǎi) Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%來(lái)自:專(zhuān)題法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣(mài)機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來(lái)自:專(zhuān)題快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息 廣告檢測(cè) 可識(shí)別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意圖的廣告圖像 不良場(chǎng)景檢測(cè) 準(zhǔn)確識(shí)別抽煙、賭博、手術(shù)等容易引人反感的圖像 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn) 基于華為海量圖片樣本庫(kù),和自研的深度 圖像識(shí)別 模型,識(shí)別準(zhǔn)確率高,幫助企業(yè)客戶(hù)減少人工審核成本 檢測(cè)范圍廣來(lái)自:百科力成本 優(yōu)勢(shì) 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型,并對(duì)預(yù)測(cè)出的問(wèn)題給出初步的關(guān)鍵參數(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)告警來(lái)自:百科
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