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本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與來自:專題目前AI應(yīng)用最大的挑戰(zhàn)之一就是AI應(yīng)用的碎片化,定制化、作坊式的開發(fā)模式導(dǎo)致效率低下。 華為云Stack 提供了ModelArts一站式AI使能平臺,開啟AI工業(yè)化開發(fā)新模式。 基于MLOps技術(shù),在用戶真實(shí)的業(yè)務(wù)場景下,通過流程化的、工作流式的封裝,向?qū)介_發(fā)讓用戶用最小的成本把平臺用來自:百科
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減少老客戶的流失、優(yōu)化活動效果、提高客戶響應(yīng)率等等。不同的項(xiàng)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(shí)可靠性來自:百科,而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。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(xí)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(yàn)的AI開發(fā)者,提供便來自:專題
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智慧空管數(shù)據(jù)使能解決方案在充分運(yùn)用空管信息化成果的基礎(chǔ)上,將新一代先進(jìn)數(shù)字技術(shù)與空管業(yè)務(wù)深度融合,結(jié)合華為從咨詢到實(shí)施到運(yùn)營的方法論,為空管客戶提供技術(shù)平臺、管理體系和應(yīng)用場景的規(guī)劃設(shè)計(jì)。 架構(gòu)優(yōu)勢: 領(lǐng)先的 數(shù)據(jù)湖 架構(gòu) 采用數(shù)據(jù)湖的架構(gòu),支持存儲任意規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。可以按原始數(shù)據(jù)來自:百科的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對于不成功的圖片,我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識別模型進(jìn)行結(jié)果融合,可以得到更為精確的可點(diǎn)擊區(qū)域結(jié)果,并且這個時候的融合方案已經(jīng)初步可以使用了。隨著數(shù)據(jù)集的積累,目標(biāo)檢測模型的檢測結(jié)果也變得更精確。最終能夠只使用目標(biāo)識別方案。來自:百科Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)的Saas產(chǎn)品。這款產(chǎn)品是一站式AI開發(fā)應(yīng)用平臺,旨在為不同行業(yè)的用戶提供人工智能端到端解決方案,幫助用戶以最快的速度、最少的時間開展人工智能的開發(fā)與部署工作。 Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(HCS版)的亮點(diǎn)在于其全類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入管來自:專題
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