- tensorflow 數(shù)據(jù)增強(qiáng) 內(nèi)容精選 換一換
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D2型 彈性云服務(wù)器 使用場(chǎng)景 應(yīng)用:MapReduce和Hadoop計(jì)算、數(shù)據(jù)密集型計(jì)算。 場(chǎng)景特點(diǎn):適合處理海量數(shù)據(jù)、需要高I/O能力,要求快速數(shù)據(jù)交換和處理的場(chǎng)景。 適用場(chǎng)景:大數(shù)據(jù)計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字來(lái)自:百科靈活 支持多種主流開(kāi)源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts來(lái)自:百科
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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。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語(yǔ)音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。來(lái)自:百科2、基于 區(qū)塊鏈 構(gòu)建數(shù)據(jù)可信共享平臺(tái),促進(jìn)多方數(shù)據(jù)可信流動(dòng)、打破數(shù)據(jù)孤島,發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。 3、基于區(qū)塊鏈、TEE(Trusted Execution Environment)技術(shù)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)不出域的安全計(jì)算能力,達(dá)到數(shù)據(jù)可用不可得,充分保障用戶數(shù)據(jù)隱私。 安全隱私保障來(lái)自:專題模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí),如果是從 OBS 中導(dǎo)入元模型,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場(chǎng)景,若是多模型場(chǎng)景(例如含有多個(gè)模型文件)推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí),如果是從OBS中導(dǎo)入元模來(lái)自:專題功能,均可以通過(guò)web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過(guò)VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò),與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通; 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm,使用戶能夠非常簡(jiǎn)便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來(lái)支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支來(lái)自:百科動(dòng)學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用;面向AI初學(xué)者,不需關(guān)注模型開(kāi)發(fā),使用預(yù)置算法構(gòu)建AI應(yīng)用;面向AI工程師,提供多種開(kāi)發(fā)環(huán)境,多種操作流程和模式,方便開(kāi)發(fā)者編碼擴(kuò)展,快速構(gòu)建模型及應(yīng)用。 產(chǎn)品架構(gòu) ModelArts是一個(gè)一站式的開(kāi)發(fā)平臺(tái),能夠支撐開(kāi)發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開(kāi)發(fā)過(guò)來(lái)自:百科2.準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要是指收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)的過(guò)程。 按照確定的分析目的,有目的性的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是AI開(kāi)發(fā)的一個(gè)基礎(chǔ)。此時(shí)最重要的是保證獲取數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠性。而事實(shí)上,不能一次性將所有數(shù)據(jù)都采集全,因此,在數(shù)據(jù)標(biāo)注階段你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分數(shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。來(lái)自:百科什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 時(shí)間:2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問(wèn)的在線類數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問(wèn)的離線類數(shù)據(jù),比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對(duì)低,要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問(wèn)頻來(lái)自:百科動(dòng)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(shì) 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)治理高效,數(shù)據(jù)易理解使用 設(shè)備采集數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化,支持多種主流文件的導(dǎo)入和ETL處理,數(shù)據(jù)清洗/轉(zhuǎn)換的治來(lái)自:百科加密云硬盤(pán)的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來(lái)自:專題
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