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- 深度學(xué)習(xí)模型 回歸預(yù)測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
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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，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 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過(guò)來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)模型 回歸預(yù)測(cè) 相關(guān)內(nèi)容
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網(wǎng)關(guān)）和模型。 優(yōu)先排查APIG（API網(wǎng)關(guān)）是否是通的，可以在本地使用curl命令排查，命令行：curl -kv {預(yù)測(cè)地址}。如返回Timeout則需排查本地防火墻，代理和網(wǎng)絡(luò)配置。 檢查模型是否啟動(dòng)成功或者模型處理單個(gè)消息的時(shí)長(zhǎng)。因APIG（API網(wǎng)關(guān)）的限制，模型單次預(yù)測(cè)來(lái)自：專(zhuān)題云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)模型 回歸預(yù)測(cè) 更多內(nèi)容
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個(gè)或多個(gè)功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型，開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā)，簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。來(lái)自：百科![]()
09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解：構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門(mén)深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè)基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤(pán)異常預(yù)測(cè)程序，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤(pán)故障預(yù)測(cè)模型，對(duì)數(shù)據(jù)中心典型硬來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型有哪些 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型有哪些 時(shí)間：2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹(shù)形結(jié)構(gòu)，目前還在使用的層次模型的一個(gè)實(shí)際案例就是來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類(lèi)型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢(xún)效來(lái)自：百科![]()
上的平均損失，可以評(píng)估模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。模型評(píng)價(jià)指標(biāo)是評(píng)估模型泛化能力的標(biāo)準(zhǔn)，不同的指標(biāo)往往會(huì)導(dǎo)致不同的評(píng)判結(jié)果。 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類(lèi)型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí)，會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估，獲得每個(gè)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)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(mǎi)學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單，但是同來(lái)自：云商店![]()
dFormer AI模型可在線持續(xù)預(yù)測(cè)用戶(hù)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(hù)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)建的分級(jí)高速緩存，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)緩存模型文件，大幅縮短下載時(shí)間來(lái)自：百科![]()
盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型 通過(guò)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到的面向結(jié)構(gòu)化任務(wù)場(chǎng)景，針對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)、狀態(tài)類(lèi)別等進(jìn)行量化預(yù)測(cè)的預(yù)訓(xùn)練大模型 通過(guò)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到的面向結(jié)構(gòu)化任務(wù)場(chǎng)景，針對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)、狀態(tài)類(lèi)別等進(jìn)行量化預(yù)測(cè) 重磅發(fā)布盤(pán)古統(tǒng)一編碼預(yù)測(cè)大模型 跨模態(tài)知識(shí)融合 專(zhuān)家咨詢(xún) ModelArts來(lái)自：產(chǎn)品![]()
dFormer AI模型可在線持續(xù)預(yù)測(cè)用戶(hù)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(hù)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)建的分級(jí)高速緩存，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)緩存模型文件，大幅縮短下載時(shí)間來(lái)自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門(mén) 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(mén)課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門(mén)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(mén) 初學(xué)入門(mén)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云安全 學(xué)習(xí)入門(mén) 學(xué)課程、做實(shí)驗(yàn)、考認(rèn)證，云安全知識(shí)一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)者入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
大賽的加分賽，共設(shè)一項(xiàng)實(shí)踐命題，參賽選手在華為線上 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測(cè)截圖給出預(yù)測(cè)結(jié)果。完成實(shí)驗(yàn)操作并發(fā)布預(yù)測(cè)結(jié)果的選手，將獲得200分附加分。 比賽時(shí)間： 2019年3月13日-2019年4月30日 大賽詳細(xì)地來(lái)自：百科![]()
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)、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版來(lái)自：專(zhuān)題![]()
通過(guò)系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書(shū)。 通過(guò)系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書(shū)。 服務(wù)咨詢(xún)來(lái)自：專(zhuān)題
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