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- 增量訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型 內(nèi)容精選 換一換
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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(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、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來自：專題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：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科
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基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí) ModelArts嘗鮮+【玩轉(zhuǎn)華為云】 ModelArts申請(qǐng)d910公測 ModelArts專業(yè)服務(wù)購買鏈接 【我與ModelArts的故事】基于ModelArts實(shí)現(xiàn)場景化AI圖像垃圾分類體驗(yàn) ModelArts域適應(yīng)算法EfficientMixGVB來自：專題領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí)，學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型來自：百科
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使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自：百科![]()
通過對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 華為云 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，來自：百科![]()
AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(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 [來自：百科![]()
云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
TPE算法全稱Tree-structured Parzen Estimator，是一種利用高斯混合模型來學(xué)習(xí)超參模型的算法。在每次試驗(yàn)中，對(duì)于每個(gè)超參，TPE為與最佳目標(biāo)值相關(guān)的超參維護(hù)一個(gè)高斯混合模型l(x)，為剩余的超參維護(hù)另一個(gè)高斯混合模型g(x)，選擇l(x)/g(x)最大化時(shí)對(duì)應(yīng)的超參作為下一組搜索值。來自：專題![]()
等問題?；?span style='color:#C7000B'>機(jī)器視覺的質(zhì)檢方案，通過云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺檢測，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 智能邊緣平臺(tái)下工業(yè)視覺的優(yōu)勢(shì)： 高效：云端已訓(xùn)練的視覺模型，在邊緣側(cè)部署，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測，提升檢測效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量。 模型最優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓(xùn)練優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)模型最優(yōu)。來自：百科![]()
字識(shí)別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 智能邊緣平臺(tái) 基于云原生技術(shù)構(gòu)建的智能邊云協(xié)同平臺(tái)來自：專題![]()
AI（人工智能）是通過機(jī)器來模擬人類認(rèn)識(shí)能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法來自：百科![]()
從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(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。 語音識(shí)別 、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來自：百科![]()
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) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通來自：專題![]()
第一種融合路線是KG增強(qiáng)LLM，可在LLM預(yù)訓(xùn)練、推理階段引入KG。以KG增強(qiáng)LLM預(yù)訓(xùn)練為例，一個(gè)代表工作是百度的ERNIE 3.0將圖譜三元組轉(zhuǎn)換成一段token文本作為輸入，并遮蓋其實(shí)體或者關(guān)系來進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型在預(yù)訓(xùn)練階段直接學(xué)習(xí)KG蘊(yùn)含的知識(shí)。 第二種融合路線是LLM增強(qiáng)KG。LLM可用于KG構(gòu)建、KG來自：百科![]()
Gellary市場訂閱的模型及從其他EI云服務(wù)訂閱AI應(yīng)用等。 ModelArts AI應(yīng)用來源包括：自動(dòng)學(xué)習(xí)中構(gòu)建模型生成、Workflow中構(gòu)建的模型生成、開發(fā)環(huán)境Notebook中調(diào)試保存的鏡像導(dǎo)入、訓(xùn)練作業(yè)訓(xùn)練完成的模型導(dǎo)入、本地構(gòu)建推理鏡像并上傳至SWR導(dǎo)入、本地準(zhǔn)備的模型包上傳至O來自：專題![]()
問題?；?span style='color:#C7000B'>機(jī)器視覺的質(zhì)檢方案，通過云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺檢測，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì)： 高效：云端已訓(xùn)練的視覺模型，在邊緣側(cè)部署，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測，提升檢測效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量。 模型最優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓(xùn)練優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)模型最優(yōu)。來自：百科
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