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- 深度學(xué)習(xí)樣本質(zhì)量評(píng)價(jià) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)樣本質(zhì)量評(píng)價(jià) 相關(guān)內(nèi)容
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從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科
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類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
00，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過(guò)程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過(guò)程的方式；評(píng)價(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，包括Inception score和FID等。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 用戶(hù)如何評(píng)價(jià)云市場(chǎng)商品 用戶(hù)如何評(píng)價(jià)云市場(chǎng)商品 時(shí)間：2021-03-19 18:17:56 云市場(chǎng) 用戶(hù)指南 本文為您介紹購(gòu)買(mǎi)了華為云云市場(chǎng)商品之后，如何發(fā)布相關(guān)的評(píng)價(jià)。 1、登錄華為云云市場(chǎng)首頁(yè)。 2、單擊“買(mǎi)家中心”。 3、進(jìn)入我的云市場(chǎng)>已購(gòu)買(mǎi)的服務(wù)頁(yè)面。來(lái)自：云商店![]()
額和訂單量信息。 評(píng)價(jià)管理 買(mǎi)家對(duì)購(gòu)買(mǎi)的商品進(jìn)行評(píng)價(jià)后，服務(wù)商可在“賣(mài)家中心>評(píng)價(jià)管理”進(jìn)行回復(fù)操作。 操作步驟 1、進(jìn)入賣(mài)家中心頁(yè)面。 2、單擊左側(cè)導(dǎo)航的“交易管理 > 評(píng)價(jià)管理”，設(shè)置查詢(xún)條件。 3、選擇要回復(fù)的評(píng)價(jià)，單擊“回復(fù)”。 4、在評(píng)價(jià)詳情頁(yè)查看評(píng)價(jià)內(nèi)容，單擊“回復(fù)”。來(lái)自：云商店![]()
數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗(yàn)，幫助用戶(hù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。 免費(fèi)注冊(cè) 立即購(gòu)買(mǎi) 數(shù)據(jù)質(zhì)量基本功能介紹 數(shù)據(jù)質(zhì)量：可控可檢驗(yàn) 數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗(yàn)，幫助用戶(hù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控來(lái)自：專(zhuān)題![]()
通過(guò)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析功能將區(qū)域的每一個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況呈現(xiàn)出來(lái)，同時(shí)通過(guò)制定以自主學(xué)習(xí)為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)指標(biāo)體系，促進(jìn)學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力提升。根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)情況特征，針對(duì)知識(shí)薄弱項(xiàng)，通過(guò)大數(shù)據(jù)智能分析，精準(zhǔn)推薦相關(guān)資源幫助學(xué)生學(xué)習(xí)。 （3）考試大數(shù)據(jù) 學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)是教育教學(xué)中的重要組成部分，有效的學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)對(duì)于了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況、發(fā)來(lái)自：云商店![]()
，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識(shí)別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場(chǎng)景等內(nèi)容，識(shí)別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測(cè) 可對(duì)圖像中涉黃信息進(jìn)行識(shí)別并對(duì)涉黃程度量化，自動(dòng)識(shí)別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測(cè) 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像，來(lái)自：百科![]()
與教學(xué)內(nèi)容、學(xué)生學(xué)習(xí)、教學(xué)能力、學(xué)校管理、社會(huì)公眾服務(wù)的融合，推進(jìn)智慧學(xué)習(xí)、智慧教學(xué)、智慧科研、智慧評(píng)價(jià)、智慧管理及智慧校園一體化發(fā)展，打造“人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時(shí)時(shí)可學(xué)”的區(qū)域智慧教育環(huán)境，推動(dòng)信息技術(shù)與教育全面深度融合，提升教與學(xué)的效率和效果，促進(jìn)教學(xué)、學(xué)習(xí)和管理方式創(chuàng)新，提來(lái)自：云商店![]()
支持教師自評(píng)、互評(píng)、小組評(píng)、領(lǐng)導(dǎo)評(píng)等不同的評(píng)價(jià)方式，靈活設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)結(jié)果自動(dòng)分析匯總、一鍵推送至任課教師。管理員根據(jù)學(xué)校要求靈活設(shè)置評(píng)價(jià)時(shí)間、評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)指標(biāo)。學(xué)生通過(guò)電腦登錄平臺(tái)，根據(jù)要求完成針對(duì)老師的教師評(píng)價(jià)，一鍵提交即可。告別紙質(zhì)評(píng)價(jià)回收難、統(tǒng)計(jì)難、分析難問(wèn)題。支持統(tǒng)計(jì)結(jié)果一鍵發(fā)布至老師。老師通過(guò)來(lái)自：云商店![]()
時(shí)間：2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，方便用戶(hù)對(duì)不合規(guī)信息快速處理，幫助用戶(hù)提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶(hù)快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測(cè)，維護(hù)內(nèi)容安全。 功能豐富來(lái)自：百科![]()
戶(hù)降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 立即購(gòu)買(mǎi) 幫助文檔 內(nèi)容審核產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 內(nèi)容審核基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶(hù)快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容審核，維護(hù)內(nèi)容安全。 內(nèi)容審核基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶(hù)快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容審核，維護(hù)內(nèi)容安全。 簡(jiǎn)單高效 內(nèi)容審核提供REST來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTor來(lái)自：百科![]()
》。 Demo體驗(yàn) 文字識(shí)別 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 文字識(shí)別 識(shí)別精準(zhǔn)度高 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬(wàn)級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬(wàn)級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化 文字識(shí)別 穩(wěn)定服務(wù) 華為云 OCR 成功應(yīng)用于各類(lèi)場(chǎng)景，來(lái)自：專(zhuān)題
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