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- 深度學(xué)習(xí) 圖片標(biāo)注 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
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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(lái)自：百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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類(lèi)的水平。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(guò)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 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(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動(dòng)化，只需要客戶(hù)自己上傳標(biāo)注圖片，就可以在線完成模型訓(xùn)練、評(píng)估、發(fā)布。 票據(jù)識(shí)別 特點(diǎn)：對(duì)各種格式的票據(jù)圖片，可制作模板實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵字段的自動(dòng)識(shí)別和提取。 優(yōu)勢(shì)：支持不同格式票據(jù)圖片的自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取。通過(guò)可視化界面操作，輕松指定識(shí)別區(qū)域，完成模板設(shè)計(jì)并調(diào)用服務(wù)接口。來(lái)自：百科![]()
ModelArts數(shù)據(jù)準(zhǔn)備全流程： 數(shù)據(jù)標(biāo)注 模型訓(xùn)練過(guò)程中需要大量已標(biāo)注的數(shù)據(jù)，因此在模型訓(xùn)練之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注作業(yè)。ModelArts為用戶(hù)提供了標(biāo)注數(shù)據(jù)的能力： 人工標(biāo)注：對(duì)于不同類(lèi)型（圖片、音頻、文本和視頻）的數(shù)據(jù)，用戶(hù)可以選擇不同的標(biāo)注類(lèi)型。 智能標(biāo)注：智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練來(lái)自：專(zhuān)題![]()
了真實(shí)世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入，對(duì)AI開(kāi)發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語(yǔ)音、視頻等多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，涵蓋圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本分類(lèi)等多個(gè)標(biāo)注場(chǎng)景，可適用于各種AI項(xiàng)目，如來(lái)自：百科![]()
扣減適用所有企業(yè)項(xiàng)目的套餐包。 圖片讀取文字如何提高識(shí)別速度？ ? 識(shí)別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過(guò)程的時(shí)間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當(dāng)壓縮圖片的大小，以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，一般建議證件來(lái)自：專(zhuān)題![]()
<<貨車(chē)異常行駛檢測(cè)>> <<能見(jiàn)度檢測(cè)算法>> 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。來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 愛(ài)AI美食圖片分類(lèi)大賽 愛(ài)AI美食圖片分類(lèi)大賽 時(shí)間：2020-12-09 14:39:16 愛(ài)（AI）美食美食圖片分類(lèi)大賽是面向所有AI開(kāi)發(fā)者入門(mén)實(shí)戰(zhàn)賽，適用于正在學(xué)習(xí)AI的初學(xué)者，目標(biāo)是為AI開(kāi)發(fā)者提供一個(gè)交流學(xué)習(xí)、實(shí)戰(zhàn)挑戰(zhàn)的平臺(tái)。 賽事介紹 人間煙火氣，來(lái)自：百科![]()
AI 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)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、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。 ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 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)處理來(lái)自：專(zhuān)題![]()
功能。人工智能平臺(tái)提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布，支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類(lèi)型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫(kù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多來(lái)自：百科![]()
從DWS導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 了解更多 數(shù)據(jù)管理-人工標(biāo)注 圖片標(biāo)注 ModelArts數(shù)據(jù)標(biāo)注中的圖片標(biāo)注指圖片類(lèi)型的數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注。圖片標(biāo)注的標(biāo)注作業(yè)類(lèi)型，分為“圖像分類(lèi)”、“物體檢測(cè)”、“圖像分割”三種標(biāo)注類(lèi)型。 文本標(biāo)注 文本場(chǎng)景的標(biāo)注主要為“文本分類(lèi)”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
下圖為“圖像分類(lèi)”類(lèi)型的智能標(biāo)注： 下圖為“物體檢測(cè)”類(lèi)型的智能標(biāo)注： 單擊“提交”后，啟動(dòng)智能標(biāo)注。 智能標(biāo)注有哪些限制 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。 啟動(dòng)智能標(biāo)注時(shí)，需數(shù)據(jù)集存在至少2種標(biāo)簽，且每種標(biāo)簽已標(biāo)注的圖片不少于5張。 啟動(dòng)智能標(biāo)注時(shí)，必須存在未標(biāo)注圖片。來(lái)自：百科
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