- 深度學(xué)習(xí)回歸預(yù)測代碼 內(nèi)容精選 換一換
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Moderation 時(shí)間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測,方便用戶對不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫,幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測,維護(hù)內(nèi)容安全。來自:百科來自:百科
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索需要學(xué)習(xí)的課程,進(jìn)行在線學(xué)習(xí)與專題內(nèi)容測試,學(xué)習(xí)后可下載相應(yīng)專題學(xué)習(xí)資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案,點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”. 或者點(diǎn)擊“上傳答題照片”,打開微信掃描二維碼,拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后,點(diǎn)擊“確認(rèn)答案”即可。 定制學(xué)習(xí)計(jì)劃 點(diǎn)擊學(xué)習(xí)中心“個(gè)性學(xué)習(xí)”欄目,來自:云商店0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn),加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自:百科
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以應(yīng)用為中心,覆蓋組件、實(shí)例、主機(jī)、云資源等多維度關(guān)聯(lián)分析,迅速找到異常根因。 智能分析 AI智能閾值自動(dòng)檢測,機(jī)器學(xué)習(xí)歷史基線數(shù)據(jù)產(chǎn)生告警,通過RCA分析找到問題根因。 開箱即用 無需修改業(yè)務(wù)代碼即可接入使用,非侵入式數(shù)據(jù)采集,安全無憂。 應(yīng)用場景 AOM 應(yīng)用廣泛,下面介紹AOM的四個(gè)典型應(yīng)用場景,以便您深入了解。來自:百科準(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: 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識別并預(yù)警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 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
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