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- 材質(zhì)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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還有機(jī)會(huì)獲得 華為云職業(yè)認(rèn)證 證書(shū) 訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認(rèn)證，通過(guò)后即頒發(fā)證書(shū) 三、訓(xùn)練營(yíng)參與流程 報(bào)名學(xué)習(xí)課程——觀(guān)看開(kāi)班直播——進(jìn)入學(xué)習(xí)交流群、每日打卡學(xué)習(xí)——參加訓(xùn)練營(yíng)結(jié)營(yíng)賽——論壇發(fā)帖互動(dòng) 四、豐富的訓(xùn)練營(yíng)獎(jiǎng)品，等你拿！來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)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(hù)使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。來(lái)自：百科
- 材質(zhì)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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引擎，具有可擴(kuò)展性和自學(xué)習(xí)性的特點(diǎn)。可擴(kuò)展性是指，該引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力，比如智能數(shù)據(jù)映射，智能元數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。這些插件化的能力加載在下圖的Online Process組件中，不會(huì)對(duì)整體架構(gòu)產(chǎn)生影響。自學(xué)習(xí)性是指引擎會(huì)收集用戶(hù)的反饋，通過(guò)脫敏后，用于對(duì)AI模型的再訓(xùn)練。這個(gè)再訓(xùn)練發(fā)生在下圖的Offline來(lái)自：百科來(lái)自：百科
- 材質(zhì)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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隊(duì)分享了基于華為機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品（軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲(chǔ)、華為好望商城、華為好望云服務(wù)）結(jié)合各自賽隊(duì)優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實(shí)踐。 華為機(jī)器視覺(jué)總裁 段愛(ài)國(guó) 致辭 經(jīng)過(guò)激烈的角逐，最終大賽決出1個(gè)金獎(jiǎng)、2個(gè)銀獎(jiǎng)、8個(gè)優(yōu)勝獎(jiǎng)，華為機(jī)器視覺(jué)總裁段愛(ài)國(guó)、華為機(jī)器視覺(jué)負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展來(lái)自：云商店![]()
15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的分類(lèi)有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類(lèi)別的樣本調(diào)整分類(lèi)器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過(guò)程，也稱(chēng)為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類(lèi)。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的有聚類(lèi)。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 時(shí)間：2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 算力已成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新生產(chǎn)力，多業(yè)務(wù)場(chǎng)景、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，帶來(lái)多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構(gòu)筑了從最基礎(chǔ)的處理器、硬件來(lái)自：百科![]()
ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)所創(chuàng)建項(xiàng)目一直在扣費(fèi)，如何停止計(jì)費(fèi)？ 將所創(chuàng)建的自動(dòng)學(xué)習(xí)作業(yè)刪除，即可停止計(jì)費(fèi)。 解決方法：在所創(chuàng)建自動(dòng)學(xué)習(xí)作業(yè)列表中，單擊作業(yè)列表右方操作下的“刪除”即可停止計(jì)費(fèi)。 為什么項(xiàng)目刪除完了，仍然還在計(jì)費(fèi)？ 如果ModelArts的自動(dòng)學(xué)習(xí)項(xiàng)目、Noteboo來(lái)自：專(zhuān)題![]()
AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 產(chǎn)品為用戶(hù)提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開(kāi)發(fā)及部署支持，提供多樣化建模方式，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶(hù)提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開(kāi)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
確性還能提升。城市治理中的事項(xiàng)類(lèi)別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，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，晴天的圖像遷移成來(lái)自：百科![]()
組建團(tuán)隊(duì)：用隊(duì)長(zhǎng)華為云賬號(hào)創(chuàng)建團(tuán)隊(duì)并邀請(qǐng)其他成員加入團(tuán)隊(duì) 二、比賽資源申請(qǐng)說(shuō)明 1.現(xiàn)金券申請(qǐng)：本次比賽所需的鯤鵬云資源均是華為云鯤鵬云服務(wù)，需要隊(duì)長(zhǎng)注冊(cè)華為云賬號(hào)，并在開(kāi)班前完成企業(yè)實(shí)名認(rèn)證，避免比賽時(shí)無(wú)法使用影響學(xué)習(xí)效果，參訓(xùn)過(guò)程中會(huì)有華為云現(xiàn)金券發(fā)放。 2.現(xiàn)金券發(fā)放：完成報(bào)名后每一主體成員賬號(hào)會(huì)在規(guī)定時(shí)間收到來(lái)自：百科![]()
想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿(mǎn)足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和來(lái)自：百科![]()
量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期A(yíng)I工作流。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括ModelArts介紹和基本使用操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，了解ModelArts的特性、應(yīng)用場(chǎng)景等，并掌握其申請(qǐng)和調(diào)用方法。來(lái)自：百科![]()
基于華為云鯤鵬云服務(wù)器，及其支持的商業(yè)化或者開(kāi)源操作系統(tǒng)、中間件、數(shù)據(jù)庫(kù)等，將企業(yè)自行研發(fā)的政企應(yīng)用平臺(tái)進(jìn)行鯤鵬云服務(wù)的移植和性能調(diào)優(yōu)，滿(mǎn)足政企客戶(hù)的業(yè)務(wù)需求。 技術(shù)方向： 1.基于華為云鯤鵬云服務(wù)提供的應(yīng)用移植理論，容災(zāi)備份理論，安全管理理論，配合華為云鯤鵬 云數(shù)據(jù)庫(kù) 服務(wù)（Gauss來(lái)自：百科![]()
2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場(chǎng)景、如何應(yīng)對(duì)邊緣AI痛點(diǎn)； 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽(tīng)眾收益： 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場(chǎng)景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線(xiàn) AI 和云上 AI 應(yīng)用的差異； 2、了解邊云協(xié)同推理和訓(xùn)練模式對(duì)當(dāng)前邊緣 AI“云上訓(xùn)練，端邊推來(lái)自：百科![]()
別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿(mǎn)足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和來(lái)自：百科![]()
從2018年福州生態(tài)大會(huì)上的一個(gè)沙盤(pán)，到2019年華為機(jī)器視覺(jué)業(yè)務(wù)部門(mén)試水，再到今年3月上線(xiàn)在線(xiàn)交易版，Huawei HoloSens Store這一華為機(jī)器視覺(jué)的算法“泉水”已經(jīng)蓄勢(shì)待發(fā)。 2020年伊始，華為智能安防改名為“華為機(jī)器視覺(jué)”，劍指千億機(jī)器視覺(jué)賦能千行百業(yè)的新市場(chǎng)。華為常務(wù)董事汪濤說(shuō)，HoloSens來(lái)自：云商店![]()
學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴(lài)之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
使用，幫助您真正掌握八大熱門(mén)AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱來(lái)自：百科![]()
float，一般不建議用戶(hù)修改 TPE算法 TPE算法全稱(chēng)Tree-structured Parzen Estimator，是一種利用高斯混合模型來(lái)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)高斯混合模型來(lái)自：專(zhuān)題
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