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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練集驗證集測試集分配 內(nèi)容精選 換一換
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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進行檢測,能夠及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劣化風(fēng)險。本賽題數(shù)據(jù)中提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù),采樣間隔為1小時。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:百科本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(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進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練集驗證集測試集分配 相關(guān)內(nèi)容
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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。 團隊標(biāo)注:ModelArts提供了團隊標(biāo)注功能,可以由多人組成一個標(biāo)注團隊,針對同一個數(shù)據(jù)集進行標(biāo)注管理。團隊標(biāo)注功能來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練集驗證集測試集分配 更多內(nèi)容
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性、復(fù)雜類等問題,提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗,使能實現(xiàn)自動駕駛網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)入湖治理 將網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的原始數(shù)據(jù)加工為數(shù)據(jù)集/訓(xùn)練集,提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù),幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)治理 高效,數(shù)據(jù)易理解使用來自:百科段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。 一鍵智能標(biāo)注,怎么用? 在ModelArts管理控制臺,選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)集”。 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集類型需選擇“圖像分類”或“物體檢測”類型。 單擊數(shù)據(jù)集名稱,進入數(shù)據(jù)集概覽頁。然后,單來自:百科測”,使用上一步中的 OBS 路徑作為“數(shù)據(jù)集輸入位置”,“數(shù)據(jù)集輸出位置”指定為一個空目錄。 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成后,當(dāng)數(shù)據(jù)集詳情中顯示500張圖片已標(biāo)注后,執(zhí)行發(fā)布數(shù)據(jù)集的操作。注意一點,需開啟數(shù)據(jù)切分功能,并將訓(xùn)練集比例設(shè)置為“0.8”。 4、訂閱預(yù)置算法。 在AI Gallery中來自:專題
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