- 深度學(xué)習(xí)圖像分類(lèi)算法 內(nèi)容精選 換一換
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個(gè)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱(chēng)“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(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(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來(lái)自:專(zhuān)題支持多種計(jì)算資源和深度學(xué)習(xí)框架:AI Studio支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練,同時(shí)支持多種深度學(xué)習(xí)框架,使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計(jì)算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái):AI Studio提供高效率的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái),支持多種數(shù)據(jù)標(biāo)注場(chǎng)景,包括圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖來(lái)自:專(zhuān)題
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I應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)如何落地。 課程簡(jiǎn)介 本課程將從算法和算力兩個(gè)維度對(duì)人工智能的能與不能展開(kāi)分析和討論。。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場(chǎng)景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU來(lái)自:百科9、中軟宅客學(xué)院在線(xiàn)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)。 聽(tīng)眾收益: 1、了解人工智能基本知識(shí)體系; 2、了解機(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; 3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù); 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺(tái)的使用方法; 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問(wèn)題和挑戰(zhàn),及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用;來(lái)自:百科
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習(xí)相關(guān)算法。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)講解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法,包括監(jiān)督學(xué)習(xí),無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),集成算法等。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握有監(jiān)督學(xué)習(xí),包括線(xiàn)性回歸,邏輯回歸,KNN,樸素貝葉斯,SVM,決策樹(shù)等算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。來(lái)自:百科
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