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- 保存訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型 內(nèi)容精選 換一換
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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)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自: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
- 保存訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型 相關(guān)內(nèi)容
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將代碼目錄中除代碼以外的文件刪除或存放到其他目錄,保證代碼目錄大小不超過128MB,文件個數(shù)不超過4096個。 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運行在容器中,容器掛載的目錄地址是唯一的,只有運行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。來自:專題兩個訓(xùn)練作業(yè)的模型都保存在容器相同的目錄下是否有沖突? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)之間的存儲目錄相互不影響,每個環(huán)境之間彼此隔離,看不到其他作業(yè)的數(shù)據(jù)。 訓(xùn)練好的模型是否可以下載或遷移到其他帳號?如何獲取下載路徑? 通過訓(xùn)練作業(yè)訓(xùn)練好的模型可以下載,然后將下載的模型上傳存儲至其他帳號對應(yīng)區(qū)域的 OBS 中。 獲取模型下載路徑來自:專題
- 保存訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型 更多內(nèi)容
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數(shù)據(jù)湖 工廠編寫調(diào)試保存腳本 數(shù)據(jù)湖工廠編寫調(diào)試保存腳本 時間:2020-11-24 14:35:28 本視頻主要為您介紹數(shù)據(jù)湖工廠編寫調(diào)試保存腳本的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 1.點擊新建腳本 2.調(diào)試運行腳本 3.保存腳本 【華為云】視頻教程 視頻教程匯聚華為云云服務(wù)所有介紹視頻和操來自:百科云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來自:百科
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