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- 深度學(xué)習(xí)概率分布預(yù)測(cè) 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
- 深度學(xué)習(xí)概率分布預(yù)測(cè) 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(lái)自：百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(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
- 深度學(xué)習(xí)概率分布預(yù)測(cè) 更多內(nèi)容
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類的水平。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![]()
閾值。 誤檢分析 從預(yù)測(cè)結(jié)果角度統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤檢測(cè)的結(jié)果，包含準(zhǔn)確檢測(cè)、類別誤檢、背景誤檢、位置偏差四種誤檢的錯(cuò)誤類型，繪制成餅圖，統(tǒng)計(jì)各類錯(cuò)誤占錯(cuò)誤檢測(cè)的比例。 從預(yù)測(cè)結(jié)果的角度出發(fā)，預(yù)測(cè)框與實(shí)際框的交并比大于0.5時(shí)，預(yù)測(cè)框與實(shí)際框類別不符，認(rèn)為是類別誤檢；預(yù)測(cè)框與實(shí)際框的交并比大于0來(lái)自：百科![]()
，進(jìn)行預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)、或以可視化和報(bào)表的形式把數(shù)據(jù)中的高價(jià)值信息以精辟易懂的形式提供給決策人員，幫助其制定更加正確的商業(yè)策略。 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Tra來(lái)自：百科![]()
個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來(lái)自：專題![]()
盤古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測(cè) 用于連續(xù)值預(yù)測(cè)，可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個(gè)模型來(lái)提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè)，如：不同類別或標(biāo)簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，可自動(dòng)選擇多個(gè)分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來(lái)提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè)來(lái)自：專題![]()
加速應(yīng)用創(chuàng)新”專題演講上，華為云首席產(chǎn)品官方國(guó)偉、華為2012實(shí)驗(yàn)室中軟分布式與并行軟件實(shí)驗(yàn)室主任譚焜，分享了Serverless和AI如何結(jié)合的前沿理念和實(shí)踐，深度解析華為云在Serverless領(lǐng)域核心產(chǎn)品及基于元戎架構(gòu)構(gòu)建的分布式內(nèi)核能力，為開(kāi)發(fā)者打造Serverless AI極優(yōu)體驗(yàn)，來(lái)自：百科![]()
更快的應(yīng)用響應(yīng)速度意味著更好的用戶體驗(yàn)。元戎自主創(chuàng)新的FoldFormer AI模型可在線持續(xù)預(yù)測(cè)用戶業(yè)務(wù)負(fù)載，提前進(jìn)行實(shí)例預(yù)熱，達(dá)到85%~95%準(zhǔn)確率，大大降低了冷啟動(dòng)概率。無(wú)法被準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的流量，通過(guò)一系列優(yōu)化措施加速冷啟動(dòng)。在用戶模型下載階段，基于內(nèi)置的內(nèi)存數(shù)據(jù)系統(tǒng)和SSD構(gòu)建來(lái)自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測(cè)2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測(cè)2019 時(shí)間：2020-12-11 11:15:31 “華為云杯”2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來(lái)自：百科![]()
ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測(cè)的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開(kāi)發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 Model來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單，但是同來(lái)自：云商店![]()
物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門 課程學(xué)習(xí)，動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，技能認(rèn)證，全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 初學(xué)入門 初學(xué)入門來(lái)自：專題
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