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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練集和測試集比例 內(nèi)容精選 換一換
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面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時(shí)間：2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實(shí)世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入，對AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練集和測試集比例 相關(guān)內(nèi)容
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則 3.來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 超速入門AT指令集 超速入門AT指令集 時(shí)間：2022-11-08 12:00:35 華為云IoT 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 什么是AT指令集 AT命令，用來控制TE（Terminal Equipment）和MT(Mobile Terminal)之間交互的規(guī)則，如下圖所示。在來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練集和測試集比例 更多內(nèi)容
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數(shù)字圖片訓(xùn)練集，分為訓(xùn)練集和測試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬張手寫數(shù)字圖片，測試級涵蓋1萬張手寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片來自：百科![]()
算法和應(yīng)用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2020-12-17 09:56:23 通過學(xué)習(xí)，您將掌握計(jì)算機(jī)視覺的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn)，并且對于計(jì)算機(jī)視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí)，初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺是否適合解決特定問題的能力。來自：百科![]()
方法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 第4章 正則化 第5章 優(yōu)化器 第6章 初始化 第7章 參數(shù)調(diào)節(jié) 第8章 深度信念網(wǎng)絡(luò) 第9章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來的智能世界來自：百科![]()
型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡介 為了解決真實(shí)世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)：來自：百科![]()
工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來自：百科![]()
華為云平臺(tái)搭建 第4章 AI智能銷量預(yù)測 第5章 AI智慧選址 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT，致力于提供極簡接入、智能化、安全可信等全棧全場景服務(wù)和開發(fā)、集成、托管、運(yùn)營等一站式工具服務(wù)，助力合作伙伴/客戶輕松、快速地構(gòu)建5G、AI萬物互聯(lián)的場景化物聯(lián)網(wǎng)解決方案 設(shè)備接入 IoTDA設(shè)備發(fā)放來自：百科![]()
但是可以參考如下操作方式，將兩個(gè)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)合并在一個(gè)數(shù)據(jù)集中。 例如需將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進(jìn)行合并。 1.分別將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進(jìn)行發(fā)布。 2.發(fā)布后可獲得數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B的Manifest文件?？赏ㄟ^數(shù)據(jù)集的“數(shù)據(jù)集輸出位置”獲得此文件。 3.創(chuàng)建一個(gè)空數(shù)據(jù)集C，即無任何輸出，其輸入位置選擇一個(gè)空的OBS文件夾。來自：專題![]()
支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，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(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種來自：百科![]()
支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，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)。 2、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。 3、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。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持來自：專題![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓來自：專題![]()
部署AI應(yīng)用可選擇按需計(jì)費(fèi)，也可根據(jù)業(yè)務(wù)類型和需求購買套餐包。 為避免出現(xiàn)因購買套餐和使用套餐不一致產(chǎn)生多余計(jì)費(fèi)的問題出現(xiàn)， 建議您注意核對在使用的套餐包資源規(guī)格是否和購買的套餐包資源規(guī)格一致。 ModelArts上傳數(shù)據(jù)集收費(fèi)嗎？ ModelArts中的數(shù)據(jù)集管理、標(biāo)注等操作不收費(fèi)，但是由于數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在OBS來自：專題![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓來自：專題![]()
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消除故障。關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI），反應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)性能和質(zhì)量。對KPI進(jìn)行檢測，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劣化風(fēng)險(xiǎn)。本賽題數(shù)據(jù)中提供某運(yùn)營商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，采樣間隔為1小時(shí)。參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測試數(shù)據(jù)集）中的異常。 【賽事階段】來自：百科![]()
人工標(biāo)注：對于不同類型（圖片、音頻、文本和視頻）的數(shù)據(jù)，用戶可以選擇不同的標(biāo)注類型。 智能標(biāo)注：智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注：Mo來自：專題![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練，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(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)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(jià)等結(jié)果。來自：專題
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