- 深度學(xué)習(xí)+文本數(shù)據(jù)集 內(nèi)容精選 換一換
-
來自:百科華為云計(jì)算 云知識 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,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)+文本數(shù)據(jù)集 相關(guān)內(nèi)容
-
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)+文本數(shù)據(jù)集 更多內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的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:百科華為云計(jì)算 云知識 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時(shí)間:2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集,又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合,是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實(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AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自:百科華為云計(jì)算 云知識 內(nèi)容審核 -文本是什么 內(nèi)容審核-文本是什么 時(shí)間:2020-09-16 10:28:34 內(nèi)容審核-文本Moderation(Text),基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型,可自動(dòng)識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn),凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶體驗(yàn)來自:百科字識別 識別精度高: 采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,優(yōu)化業(yè)務(wù)場景,文字識別精度高 支持復(fù)雜背景: 支持蓋章、錯(cuò)行、傾斜等場景的 票據(jù)識別 在線文本校對 文本校對常見問題解答 文本校對常見問題解答 文本校對購買套餐包后,為什么會(huì)出現(xiàn)額外的計(jì)費(fèi)或欠費(fèi) 1、文本校對套餐包額度已使用完 套餐包額來自:專題團(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”、“物體檢測”、“文本分類”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”、“語音分割”類型的數(shù)據(jù)集。 模型開發(fā) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成后,可進(jìn)行AI模型開發(fā)。AI模型開發(fā)的過程,稱來自:專題數(shù)據(jù)管理中如何將兩個(gè)數(shù)據(jù)集合并? 目前不支持直接合并。 但是可以參考如下操作方式,將兩個(gè)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)合并在一個(gè)數(shù)據(jù)集中。 例如需將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進(jìn)行合并。 1.分別將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進(jìn)行發(fā)布。 2.發(fā)布后可獲得數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B的Manifest文件。可通過數(shù)據(jù)集的“數(shù)據(jù)集輸出位置”獲得此文件。來自:專題華為云計(jì)算 云知識 使用ROMA Connect實(shí)現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成 使用ROMA Connect實(shí)現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成 時(shí)間:2020-12-01 14:55:02 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶短時(shí)間內(nèi)熟悉并利用云服務(wù)快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)的集成。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 熟悉華為云VPC/E CS /RD來自:百科AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自:專題準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快:單張 圖像識別 速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應(yīng)用場景: 電商評論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論,智能識別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評論,保證良好用戶體驗(yàn)。 場景優(yōu)勢如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高。來自:百科AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)修煉(二)——數(shù)據(jù)集的加載
- 深度學(xué)習(xí)在文本情感分析中的應(yīng)用
- 《Keras深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—2.4 MNIST數(shù)據(jù)集
- 《Keras深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—2.3 CIFAR-100數(shù)據(jù)集
- 深度學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)集資源(計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域)
- 《Keras深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—2.2 CIFAR-10數(shù)據(jù)集
- 深度學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)集資源(計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域)
- HTML深度解析:更改文本顏色
- 深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集處理基礎(chǔ)內(nèi)容——xml和json文件詳解
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:語言模型與文本生成