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AI知識圖譜之AutoETER

AutoETER: Automated Entity Type Representation with Relation-Aware Attention for Knowledge Graph Embedding 1.目的： 自動學(xué)習(xí)類型的向量表示，可以兼容多種關(guān)系 推理所有關(guān)系模型

【AI實(shí)戰(zhàn)營】resnet50算法調(diào)優(yōu)

在之前我們使用resnet_v1_50算法進(jìn)行了美食分類的訓(xùn)練，訓(xùn)練的準(zhǔn)確度為88.8%，還是挺高的，作業(yè)二中給我們介紹了learning_rate參數(shù)，并向我們傳授了如何進(jìn)行調(diào)優(yōu)，總結(jié)下自己的調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。何為準(zhǔn)確率、精確率、召回率在這里首先解釋幾個概念，相信大家在在訓(xùn)練版本中注意到有精確率和準(zhǔn)確率兩個值

AI-數(shù)據(jù)采集-requests模塊其他方法（五）

    requests模塊的其他方法    ● requests解決https證書錯誤的問題    ● requests中超時參數(shù)的使用    ● retrying模塊的使用        1. requests處理證書錯誤    經(jīng)常我們在網(wǎng)上沖浪時，經(jīng)常能夠看到下面的提示：    

AI-數(shù)據(jù)采集-requests模塊的基本使用（二）

    對于requests模塊我準(zhǔn)備分為四部分給大家簡單的介紹一下一.requests模塊的基本使用    requests模塊的作用是發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請求，返回響應(yīng)數(shù)據(jù)、    給大家提供requests的中文文檔供大家參考： https://requests.readthedocs.io

《解鎖數(shù)據(jù)版本“魔方”：DataWorks護(hù)航AI模型訓(xùn)練》

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場景的不斷拓展，DataWorks在數(shù)據(jù)版本控制方面的作用將愈發(fā)重要，為人工智能的創(chuàng)新發(fā)展注入源源不斷的動力。

AI基石之向量數(shù)據(jù)庫的技術(shù)基礎(chǔ)

向量的概念 在數(shù)學(xué)中，向量（也稱為歐幾里得向量、幾何向量），指具有大?。╩agnitude）和方向的量。它可以形象化地表示為帶箭頭的線段。箭頭所指：代表向量的方向；線段長度：代表向量的大小。 向量數(shù)據(jù)庫 向量數(shù)據(jù)庫是專門用來存儲和查詢向量的數(shù)據(jù)庫，其存儲的向量來自于對文本、語音、圖像

【直播預(yù)告】5999元AI課程免費(fèi)送，還有海量碼豆等你拿！——AI賦能未來，人才培養(yǎng)如何滿足發(fā)展需求?

華為云云市場新生態(tài)在線直播丨第29期 時間：2021年3月18日19:00-20:00 無人駕駛、人臉識別、語音識別……AI人工智能已經(jīng)進(jìn)入應(yīng)用時代，人工智能與產(chǎn)業(yè)發(fā)展融合，人才缺口如何解決？

ModelArts-Lab AI實(shí)戰(zhàn)營總結(jié)

第一期：圖像分類(I)第二期：圖像分類(II)第三期：圖像分類 (III) 模型參數(shù)&網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)兩次各訓(xùn)練 5個epoch (共10個epoch)后的運(yùn)行結(jié)果+準(zhǔn)確率變化折線圖帶有早停的運(yùn)行結(jié)果任意一個優(yōu)化器的結(jié)果和準(zhǔn)確率折線圖（5epoch）運(yùn)行結(jié)果任意一個優(yōu)化器的結(jié)果和準(zhǔn)確率折線圖

已成功完成任務(wù)ai實(shí)踐

AI應(yīng)用領(lǐng)域-零售

【轉(zhuǎn)載】AI會讓大家都失業(yè)嗎？

AI應(yīng)用領(lǐng)域-智能家居

【AICC 8.14.0】【CMS】鑒權(quán)算法問題

【功能模塊】接口鑒權(quán)【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、運(yùn)行文檔里的demo時會跳轉(zhuǎn)到登錄頁面【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）

NAIE模型訓(xùn)練服務(wù)-Tong

姓名：佟鑫群昵稱：Tong

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AI學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包含四個方面二值化均值消除縮放標(biāo)準(zhǔn)化二值化二值化是一種將數(shù)值變量轉(zhuǎn)化為布爾變量(0或1)的操作。均值消除均值消除是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的一種預(yù)處理技術(shù),可以將特征向量的分布中心由均值移到0,從而消除特征向量中的偏差?？s放在特征向量中,每個特征值的取值都是隨機(jī)的,但是真正運(yùn)用于算法中的數(shù)據(jù)往往是按照一定規(guī)則的

AI應(yīng)用的商業(yè)化場景

人工智能目前在各行業(yè)滲透率依然很低,如僅10%的B2B( Business-toBusiness)企業(yè)在銷售流程中使用了人工智能,5%的高等教育機(jī)構(gòu)使用人工智能增強(qiáng)學(xué)習(xí)體驗,2%左右的零售商投資或部署了人工智能系統(tǒng)。

【2022 年】Python3 爬蟲教程 - aiohttp 的基本使用

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