- 深度學(xué)習(xí)模型集成 內(nèi)容精選 換一換
-
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,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [免來(lái)自:百科人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 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-來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型集成 相關(guān)內(nèi)容
-
15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問(wèn)題的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平臺(tái),利用AutoDL技術(shù)開(kāi)發(fā)硬盤(pán)異常檢測(cè)模型。以及中軟宅客學(xué)院在線平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測(cè)評(píng)。來(lái)自:百科建解決方案,將AI模型以鏡像方式部署在FunctionGraph,對(duì)外提供通用API,無(wú)需管理運(yùn)維異構(gòu)資源(GPU等),模型實(shí)例隨業(yè)務(wù)量全自動(dòng)擴(kuò)縮容,無(wú)請(qǐng)求時(shí)實(shí)例縮容到0,低成本高可用運(yùn)行。上層應(yīng)用采用FaaS+ BaaS的Serverless應(yīng)用架構(gòu),集成模型推理接口,只需專注來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型集成 更多內(nèi)容
-
GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自:百科開(kāi)發(fā)者的“痛”,你遇到過(guò)么? 很多AI開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后,必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力,但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來(lái)。這就意味著,開(kāi)發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過(guò)真正來(lái)自:百科端云協(xié)同推理 端云模型協(xié)同,解決網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)的場(chǎng)景,節(jié)省用戶帶寬。 端側(cè)設(shè)備可協(xié)同云側(cè)在線更新模型,快速提升端側(cè)精度。 端側(cè)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行本地分析,大大減少上云數(shù)據(jù)流量,節(jié)約存儲(chǔ)成本。 統(tǒng)一技能開(kāi)發(fā)平臺(tái) 軟硬協(xié)同優(yōu)化,統(tǒng)一的Skill開(kāi)發(fā)框架,封裝基礎(chǔ)組件,支持常用深度學(xué)習(xí)模型。 跨平臺(tái)設(shè)計(jì)來(lái)自:百科,減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測(cè),準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)發(fā):針對(duì)不同行業(yè)應(yīng)用需求,來(lái)自:云商店
- 探索XGBoost:深度集成與遷移學(xué)習(xí)
- 深度學(xué)習(xí)模型編譯技術(shù)
- 集成深度學(xué)習(xí)與CAD/CAD系統(tǒng)
- 深度學(xué)習(xí)算法中的集成學(xué)習(xí)(Ensemble Learning)與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合
- LightGBM高級(jí)教程:深度集成與遷移學(xué)習(xí)
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:模型部署與生產(chǎn)環(huán)境應(yīng)用
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 深度學(xué)習(xí)-通用模型調(diào)試技巧
- 利用深度學(xué)習(xí)建立流失模型
- CatBoost高級(jí)教程:深度集成與遷移學(xué)習(xí)