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- 深度學(xué)習(xí)實驗結(jié)果 內(nèi)容精選 換一換
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,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”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。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過來自:百科、英文以及數(shù)字的混合識別。 即時輸出識別結(jié)果 連續(xù)識別語音流內(nèi)容,即時輸出結(jié)果,并可根據(jù)上下文語言模型自動校正。 自動靜音檢測 對輸入語音流進(jìn)行靜音檢測,識別效率和準(zhǔn)確率更高。 RASR優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確率高 采用最新一代 語音識別 技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Net來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)實驗結(jié)果 相關(guān)內(nèi)容
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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)果通常是一個或多個機(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、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、P來自:百科優(yōu)勢3:GPU共享幫助企業(yè)高效靈活應(yīng)用深度學(xué)習(xí)服務(wù) 優(yōu)勢4:容器插件市場,匯聚kubernets開源生態(tài) 優(yōu)勢5:全方位原生容器監(jiān)控,支持資源與應(yīng)用全景視圖 文中課程 ????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實驗盡在華為云學(xué)院????? 華為云容器引擎CCE有什么優(yōu)勢? 云容器引擎深度整合了華為云高性能來自:百科
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