- 深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型重要嗎 內(nèi)容精選 換一換
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3、根據(jù)已有的MobileNetV2預(yù)訓(xùn)練模型+貓狗數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型重訓(xùn); 4、初識(shí)MindSpore Lite工具鏈; 5、完成模型轉(zhuǎn)換并部署到手機(jī)端側(cè),實(shí)現(xiàn)貓狗識(shí)別。 聽(tīng)眾收益: 1、了解如何在個(gè)人PC上安裝MindSpore; 2、使用MindSpore進(jìn)行模型訓(xùn)練; 3、MindSpore來(lái)自:百科1') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中,容器掛載的目錄地址是唯一的,只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小來(lái)自:專題
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I應(yīng)用的快速構(gòu)建,讓AI在行業(yè)的落地更簡(jiǎn)單。 盤(pán)古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”的模式,能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI模型的通用性,泛化能力以及高精度,驅(qū)動(dòng)AI開(kāi)發(fā)向工業(yè)化轉(zhuǎn)變。其中預(yù)訓(xùn)練模型先基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,便可以直接適配多類通用場(chǎng)景,用戶僅需在此基礎(chǔ)上,基于極小的樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)微調(diào)來(lái)自:百科能社會(huì)的到來(lái),人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)將超過(guò)4000億元,但是相關(guān)人才卻極度稀缺。 為契合數(shù)字化發(fā)展需求,知途教育攜手華為云提出了真正重實(shí)踐、好應(yīng)用、端云協(xié)同的全方位專業(yè)人才培養(yǎng)方案,將華為云深層技術(shù)積累及資源應(yīng)用于搭建高校人才教育平臺(tái),真正實(shí)現(xiàn)產(chǎn)教融合! 知途教育發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)模式來(lái)自:云商店
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用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng),準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移成雨霧等,這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)備,而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提升來(lái)自:百科環(huán)境準(zhǔn)備更快——與華為云IoT設(shè)備管理預(yù)集成,無(wú)需任何配置,即可打通IoT數(shù)據(jù)源;邊云協(xié)同的框架能力,只須聚焦分析業(yè)務(wù)邏輯開(kāi)發(fā),不感知邊緣資源管理;一鍵開(kāi)通數(shù)據(jù)分析相關(guān)能力,按需使用,無(wú)需繁瑣各自開(kāi)通;Serverless形態(tài),無(wú)需自行配置&維護(hù)服務(wù)器。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)更快——模型感知,資產(chǎn)/設(shè)備模型貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)來(lái)自:百科缺少某一部分?jǐn)?shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“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)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。來(lái)自:百科AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [免來(lái)自:百科于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布,支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心,支持模型入庫(kù)、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版來(lái)自:專題OCR 服務(wù)二次開(kāi)發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的OCR模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢(shì)挑戰(zhàn)及相關(guān)場(chǎng)景解決辦法; 2、熟悉華為云文字識(shí)別OCR知識(shí)體系; 3、通過(guò)模型訓(xùn)練,了解OCR開(kāi)發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章來(lái)自:百科
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