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- 深度學(xué)習(xí) 模型準(zhǔn)確率不變了 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 模型準(zhǔn)確率不變了 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 模型準(zhǔn)確率不變了 更多內(nèi)容
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。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。來自：百科![]()
huaweicloud.com/testdetail.html?testId=418為準(zhǔn)。 一句話識(shí)別 短語音識(shí)別將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過API調(diào)用識(shí)別不超過一分鐘的不同音頻源發(fā)來的音頻流或音頻文件。適用于語音搜索、人機(jī)交互等 語音交互 識(shí)別場(chǎng)景。 立即使用 幫助文檔服務(wù)咨詢 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
多專有詞匯和行業(yè)術(shù)語，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。 語音識(shí)別 語音識(shí)別服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過4MB的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳的完整的錄音文件，系統(tǒng)通過處理，生成語音對(duì)應(yīng)文字內(nèi)容。 ASR優(yōu)勢(shì) 效果出眾 使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，語音識(shí)別準(zhǔn)確率超過95%，在業(yè)界具有一定的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。來自：百科![]()
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，及時(shí)識(shí)別新型不合規(guī)內(nèi)容 注冊(cè)昵稱審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核，過濾包含廣告、反動(dòng)、涉黃等內(nèi)容的用戶昵稱 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 內(nèi)置海量詞庫，支持各種匹配規(guī)則 媒資 內(nèi)容審核來自：百科![]()
長(zhǎng)和理論返回時(shí)間可參見表 音頻轉(zhuǎn)寫時(shí)長(zhǎng)參考表。如果轉(zhuǎn)寫耗時(shí)比理論時(shí)延長(zhǎng)，大概率表示當(dāng)前時(shí)間段出現(xiàn)轉(zhuǎn)寫高峰，請(qǐng)耐心等待，我們承諾最大轉(zhuǎn)寫時(shí)長(zhǎng)不超過6小時(shí)。 為什么錄音文件識(shí)別出現(xiàn)重復(fù)轉(zhuǎn)寫結(jié)果？ 問題現(xiàn)象 調(diào)用錄音文件識(shí)別接口，識(shí)別的結(jié)果出現(xiàn)兩條完全一致的結(jié)果。 解決方案 由于聲道設(shè)來自：專題![]()
時(shí)間：2020-09-24 16:51:33 定制語音識(shí)別，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對(duì)特定領(lǐng)域優(yōu)化的語音識(shí)別能力，并可自定義語言模型。可根據(jù)客戶特定需求深度定制，提升產(chǎn)品的人機(jī)交互體驗(yàn)。 產(chǎn)品特性 高識(shí)別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語料進(jìn)行優(yōu)化，語音識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先 前沿技術(shù)來自：百科![]()
所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后，整個(gè)開發(fā)過程還不算結(jié)束，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和考察。往往不能一次性獲得一個(gè)滿意的模型，需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評(píng)估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等，能幫助您有效的評(píng)估，最終獲得一個(gè)滿意的模型。 5.部署模型來自：百科![]()
AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(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 [免來自：百科![]()
定制語音識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景 定制語音識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-24 17:33:40 定制語音識(shí)別，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對(duì)特定領(lǐng)域優(yōu)化的語音識(shí)別能力，并可自定義語言模型?？筛鶕?jù)客戶特定需求深度定制，提升產(chǎn)品的人機(jī)交互體驗(yàn)。 應(yīng)用場(chǎng)景： 語音客服質(zhì)檢 識(shí)別客服、客戶的語音，轉(zhuǎn)換為文本。進(jìn)來自：百科![]()
py”結(jié)尾的文件。 文件數(shù)（含文件、文件夾數(shù)量）不超過1024個(gè)。 文件總大小不超過5GB。 ModelArts訓(xùn)練好后的模型如何獲取？ 使用自動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的模型只能在ModelArts上部署上線，無法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓(xùn)練生成的模型，會(huì)存儲(chǔ)至用戶指定的 OBS 路徑中，供用戶下載。來自：專題![]()
特點(diǎn)：構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型，將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門，顯著提高工作效率。 優(yōu)勢(shì)：針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠(yuǎn)好于通用自然語言處理模型?？筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識(shí)別 特點(diǎn)：構(gòu)建商品視覺自動(dòng)識(shí)別的模型，可用于無人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì)：用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.來自：百科![]()
的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng)，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)備，而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提升50%來自：百科![]()
圖像識(shí)別 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 高識(shí)別準(zhǔn)確率 圖像識(shí)別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場(chǎng)景下具有非常高的準(zhǔn)確率。 圖像識(shí)別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高，在新聞媒資、影視素材、綜來自：專題![]()
3、REST客戶端：Mozilla、Google都為REST提供了圖形化的瀏覽器插件，發(fā)送處理請(qǐng)求消息。 語音交互服務(wù)的區(qū)域如何選擇？ 不同區(qū)域的資源之間內(nèi)網(wǎng)不互通。為保證網(wǎng)絡(luò)的連通性，降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、提高訪問速度，請(qǐng)選擇靠近您客戶的區(qū)域，當(dāng)前語音服務(wù)支持北京和上海區(qū)域，后續(xù)會(huì)陸續(xù)上線其他區(qū)域，當(dāng)前支持的區(qū)域請(qǐng)參見地區(qū)與終端節(jié)點(diǎn)。來自：專題
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