Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 深度學(xué)習(xí)如何訓(xùn)練模型和分類數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
-
理、模型部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能夠在市場內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。 產(chǎn)品詳情 幫助文檔 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 AI人工智能三要素包括數(shù)據(jù)、算法和算力。數(shù)據(jù)的質(zhì)量會影響模型的精度，大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)更有可能訓(xùn)練出高精度AI模型。可參考數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與分析準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。 ModelArts數(shù)據(jù)準(zhǔn)備全流程：來自：專題
- 深度學(xué)習(xí)如何訓(xùn)練模型和分類數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
-
代碼理解：根據(jù)用戶給定代碼，輸出代碼的用途和實現(xiàn)方案 插件應(yīng)用集成 通用插件開發(fā)模型，與預(yù)置插件相匹配使用，提高應(yīng)用程序的靈活性 行業(yè)數(shù)據(jù)分析 對行業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行多維度分析，通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)構(gòu)建進行數(shù)理邏輯推算，輸出結(jié)果，深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢，更好實現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型來自：專題城市智能中樞提供全域智能感知服務(wù)、知識計算服務(wù)和機器人服務(wù)，從問題的發(fā)現(xiàn)、分析再到解決，全面實現(xiàn)城市治理的自動化、智能化。通過全域智能感知，可以實現(xiàn)問題由人工發(fā)現(xiàn)、反饋變?yōu)樽詣影l(fā)現(xiàn)，不但提升了發(fā)現(xiàn)問題的效率，還減輕了基層工作負(fù)擔(dān)；問題發(fā)現(xiàn)后，通過知識計算服務(wù)，可以快速實現(xiàn)問題的分類、分析，給出建議的解決來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)如何訓(xùn)練模型和分類數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
-
![]()
來自：百科![]()
面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務(wù)開發(fā)者，不需關(guān)注模型或編碼，可使用自動學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI初學(xué)者，不需關(guān)注模型開發(fā)，使用預(yù)置算法構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI工程師，提供多種開發(fā)環(huán)境，多種操作流程和模式，方便開發(fā)者編碼擴展，快速構(gòu)建模型及應(yīng)用。 產(chǎn)品架構(gòu) ModelArts是一個來自：百科![]()
介入的情況下，即可自動進行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts支持以下三種超參搜索算法： 1、貝葉斯優(yōu)化(SMAC) 2、TPE算法 3、模擬退火算法(Anneal) 貝葉斯優(yōu)化(SMAC) 貝葉斯優(yōu)化假設(shè)超參和目標(biāo)函數(shù)存在一個函數(shù)關(guān)系?；谝阉阉鞒瑓⒌脑u來自：專題![]()
來自：百科![]()
持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本控制和模型組合等功能。推理中心提供適配不同模型的推理服務(wù)，支持中心推理和邊緣推理，幫助企業(yè)統(tǒng)一管理、監(jiān)控和運維推理服務(wù)。7. 提供可視化資源監(jiān)控和系統(tǒng)管理：AI Studio的運維中心提供可視化資源健康監(jiān)測、自定義告警規(guī)則組合和資源管理等功能，來自：專題![]()
，也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力，通過“自動學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型，用戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。 AI市場 預(yù)置常用算法和常用數(shù)據(jù)集，支持模型在企業(yè)內(nèi)部共享或者公開共享。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI來自：百科![]()
邏輯設(shè)計和邏輯模型 邏輯設(shè)計和邏輯模型 時間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計階段建立的基本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D(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來說，來自：百科![]()
模型倉庫和算法倉庫：模型倉庫和算法倉庫能夠統(tǒng)一管理所有訓(xùn)練任務(wù)生成的模型和算法，提供全生命周期管理，方便企業(yè)進行模型服務(wù)和算法服務(wù)。6. 數(shù)據(jù)接入和標(biāo)注：AI開發(fā)平臺的數(shù)據(jù)接入和標(biāo)注功能能夠幫助企業(yè)將數(shù)據(jù)從應(yīng)用程序、API和數(shù)據(jù)庫中同步到倉庫，并進行數(shù)據(jù)標(biāo)注，為模型訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)支持。7來自：專題![]()
云知識 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 時間：2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自然采用表格格來自：百科![]()
在數(shù)據(jù)標(biāo)注階段你可能會發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分數(shù)據(jù)源，反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，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)果通常是一個或多個機器學(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、評價等結(jié)果。來自：百科![]()
整合數(shù)據(jù)安全全生命周期各階段狀態(tài)，對外整體呈現(xiàn)云上數(shù)據(jù)安全態(tài)勢 整合數(shù)據(jù)安全全生命周期各階段狀態(tài)，對外整體呈現(xiàn)云上數(shù)據(jù)安全態(tài)勢 了解詳情 云上全場景覆蓋 整合云上各類數(shù)據(jù)源，支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化類型數(shù)據(jù)，支持云原生和E CS 自建場景 整合云上各類數(shù)據(jù)源，支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化類型數(shù)據(jù)，支持云原生和ECS自建場景 了解詳情來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界到機器世界的一個中間層次。數(shù)據(jù)庫概念模型用于信息世界的建模，是現(xiàn)實世界到信息世界的第一層抽象，是數(shù)據(jù)庫設(shè)計人員進行數(shù)據(jù)庫設(shè)計的有力工具，也是數(shù)據(jù)庫設(shè)計人員和用戶之間進行交流的語言。建立數(shù)據(jù)概念模型，就是從數(shù)據(jù)的觀點出發(fā)，觀察系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的采集、傳輸、處理、存儲、輸出等，經(jīng)過分析、來自：百科![]()
安全組是一個邏輯上的分組，為同一個虛擬私有云內(nèi)具有相同安全保護需求并相互信任的 彈性云服務(wù)器 和 GaussDB 數(shù)據(jù)庫實例提供訪問策略。為了保障數(shù)據(jù)庫的安全性和穩(wěn)定性，在使用GaussDB數(shù)據(jù)庫實例之前，您需要設(shè)置安全組，開通需訪問數(shù)據(jù)庫的IP地址和端口。 高斯數(shù)據(jù)庫模型-應(yīng)用場景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公來自：專題![]()
升產(chǎn)品質(zhì)量 優(yōu)勢 多數(shù)據(jù)源集成 針對多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索，快速發(fā)現(xiàn)有價值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時間序列算法，對產(chǎn)品缺陷進行預(yù)測，挖掘須重點關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護 預(yù)測性維護，根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時間來自：百科![]()
個或多個功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓(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。來自：百科![]()
內(nèi)容審核 ，以及檢測圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核服務(wù)提供圖文視頻內(nèi)容檢測，覆蓋涉黃、廣告、涉暴等多種違規(guī)風(fēng)險的內(nèi)容審核，以及檢測圖像清晰度和構(gòu)圖質(zhì)量等功能。 內(nèi)容審核的應(yīng)用場景 經(jīng)典應(yīng)用場景 不合規(guī)內(nèi)容檢測 不合規(guī)內(nèi)容檢測 不合規(guī)內(nèi)容的識別和處理是UGC類網(wǎng)站內(nèi)容審核的重來自：專題
看了本文的人還看了
- 使用PyTorch解決多分類問題：構(gòu)建、訓(xùn)練和評估深度學(xué)習(xí)模型
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- tensorflow學(xué)習(xí)：準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)和構(gòu)建訓(xùn)練模型
- 使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型：遷移學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型
- 在 NLP 環(huán)境中，模型預(yù)訓(xùn)練和模型微調(diào)對于深度學(xué)習(xí)架構(gòu)和數(shù)據(jù)意味著什么？
- 如何訓(xùn)練自己的語言模型：從數(shù)據(jù)收集到模型訓(xùn)練
- ATCS 一個用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)集
- 使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的分布式訓(xùn)練
- 深度學(xué)習(xí)模型完成圖像分類小項目
- 【數(shù)據(jù)挖掘】分類任務(wù)簡介 ( 分類概念 | 分類和預(yù)測 | 分類過程 | 訓(xùn)練集 | 測試集 | 數(shù)據(jù)預(yù)處理 | 有監(jiān)督學(xué)習(xí) )