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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來(lái)的方向, 云數(shù)據(jù)庫(kù) 是解決方案的核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維管理, 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 和根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景出具解決方案的能力。 課程簡(jiǎn)介 課程覆蓋了華為云對(duì)各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫(kù)遷來(lái)自:百科軟件開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)入門(mén) 一站式在線學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)與考試,零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)前沿技術(shù)知識(shí) 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程,快速完成學(xué)習(xí)覆蓋,讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語(yǔ)言基礎(chǔ) Python語(yǔ)言進(jìn)階 CodeArts 軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實(shí)戰(zhàn)來(lái)自:專題
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15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的分類有3種: 監(jiān)督學(xué)習(xí):利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù),使其達(dá)到所要求性能的過(guò)程,也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類。 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。 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) 對(duì)話機(jī)器人服務(wù)課程 對(duì)話機(jī)器人服務(wù)課程 時(shí)間:2020-12-10 10:09:19 對(duì)話機(jī)器人服務(wù) (Conversational Bot Service) 是一款基于人工智能技術(shù),針對(duì)企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)發(fā)的云服務(wù)。主要包括智能問(wèn)答、任務(wù)型對(duì)話、定制對(duì)話機(jī)器人和智能質(zhì)檢等功能。來(lái)自:百科
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準(zhǔn)確地分析影像數(shù)據(jù),提高診斷準(zhǔn)確率,縮短診斷時(shí)間。同時(shí),利用提供可靠的大數(shù)據(jù)服務(wù)支撐,華為云可幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立完善的管理體系,提升運(yùn)營(yíng)水平和服務(wù)效率。 2. 地產(chǎn)行業(yè):華為云EI利用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),幫助房地產(chǎn)企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn),提高投資決策的科學(xué)性。此外,通來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 語(yǔ)音交互 服務(wù)有什么功能 語(yǔ)音交互服務(wù)有什么功能 時(shí)間:2020-09-07 10:09:17 語(yǔ)音交互包括以下子服務(wù): 定制 語(yǔ)音識(shí)別 (ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力,并可自定義語(yǔ)言模型。來(lái)自:百科
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
過(guò)類似比賽,機(jī)器人,AI相關(guān)開(kāi)發(fā)作品視頻網(wǎng)址、網(wǎng)站、圖片展示等相關(guān)鏈接),資料形式不限。 (2)7月1日大賽平臺(tái)開(kāi)放無(wú)人車(chē)挑戰(zhàn)杯海選賽題,選手需要先在大賽平臺(tái)上學(xué)習(xí)ModelArts、 HiLens 、無(wú)人駕駛等相關(guān)知識(shí),然后可以使用最簡(jiǎn)單的基本數(shù)據(jù)集和預(yù)置算法進(jìn)行訓(xùn)練,也可以手動(dòng)或自動(dòng)擴(kuò)充訓(xùn)練集,并使用自定義算法。來(lái)自:百科
云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 時(shí)間:2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè)提供某運(yùn)營(yíng)商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù),參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)集),訓(xùn)練模型并檢測(cè)后續(xù)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
I應(yīng)用場(chǎng)景。 圖1 ModelArts架構(gòu) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)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。來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科
測(cè)”,使用上一步中的 OBS 路徑作為“數(shù)據(jù)集輸入位置”,“數(shù)據(jù)集輸出位置”指定為一個(gè)空目錄。 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成后,當(dāng)數(shù)據(jù)集詳情中顯示500張圖片已標(biāo)注后,執(zhí)行發(fā)布數(shù)據(jù)集的操作。注意一點(diǎn),需開(kāi)啟數(shù)據(jù)切分功能,并將訓(xùn)練集比例設(shè)置為“0.8”。 4、訂閱預(yù)置算法。 在AI Gallery中來(lái)自:專題
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,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和來(lái)自:百科
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