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  • 分布式機(jī)器學(xué)習(xí)精度低 內(nèi)容精選 換一換
  • 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(lái)自:百科
    第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹(shù) 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(lái)自:百科
  • 分布式機(jī)器學(xué)習(xí)精度低 相關(guān)內(nèi)容
  • 術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽(tīng)眾收益:
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    上手快:5分鐘即可上手。 門檻NO CODE:無(wú)需掌握AI算法知識(shí)就能完成。 可視化界面:全流程可視化。 全生命周期:從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制:根據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè):積累10+行業(yè)/場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度:大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。
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  • 分布式機(jī)器學(xué)習(xí)精度低 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時(shí)間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng),數(shù)據(jù)規(guī)模
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    Astro代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái) 前端開(kāi)發(fā)-標(biāo)準(zhǔn)頁(yè)面 Astro代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái) 04:57 Astro代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái) 快速發(fā)布Welink輕應(yīng)用 Astro代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái) 07:20 Astro代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái) 邏輯開(kāi)發(fā)-服務(wù)編排 Astro代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái) 04:03 Astro代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)
    來(lái)自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征
    來(lái)自:百科
    實(shí)時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果 多語(yǔ)種翻譯 目前支持中英互譯,后續(xù)將提供更多語(yǔ)種間翻譯能力 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [免
    來(lái)自:百科
    代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái) 代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái) 華為云Astro Zero是零代碼和代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái),源于華為應(yīng)用開(kāi)發(fā)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐,提供了云上零碼化、碼化、支持多碼化的應(yīng)用開(kāi)發(fā)模式,屏蔽了技術(shù)的復(fù)雜性,提升了企業(yè)開(kāi)發(fā)的效率。同時(shí)提供應(yīng)用資產(chǎn)的開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)和微服務(wù)框架,助力企業(yè)不斷沉淀可復(fù)制的套
    來(lái)自:專題
    如果切換了Notebook的規(guī)格,那么只能在Notebook進(jìn)行單機(jī)調(diào)測(cè),不能進(jìn)行分布式調(diào)測(cè),也不能提交遠(yuǎn)程訓(xùn)練任務(wù)。 當(dāng)前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架,如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試,則每臺(tái)機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼中涉及到的O
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    從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)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(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)
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    用的資源。 Asrto Zero應(yīng)用場(chǎng)景 輕松構(gòu)建專業(yè)級(jí)應(yīng)用,高效易用的代碼平臺(tái),創(chuàng)新隨心所欲,敏捷超乎想象! 代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)--零代碼場(chǎng)景 無(wú)需代碼,通過(guò)全新的可視化界面,只需托拉拽即可輕松搭建應(yīng)用,讓工作變得簡(jiǎn)單有趣 代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái) - 輕應(yīng)用構(gòu)建場(chǎng)景 提供豐富的輕應(yīng)用模板
    來(lái)自:專題
    時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果。 多語(yǔ)種翻譯 目前支持中英互譯,后續(xù)將提供更多語(yǔ)種間翻譯能力。 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [
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    效率和便捷性。 提高教學(xué)效率 RPA教學(xué)管理云平臺(tái)的深度集成華為數(shù)字機(jī)器人方案,為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動(dòng)態(tài)的數(shù)字機(jī)器人理論學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)教學(xué)服務(wù)。通過(guò)該平臺(tái),教師可以上傳課程資源,學(xué)生可以按順序學(xué)習(xí),并參與模擬考試。同時(shí),教師還可以發(fā)布實(shí)訓(xùn)任務(wù),學(xué)生提交實(shí)訓(xùn)結(jié)果后,教
    來(lái)自:專題
    能相對(duì)較高,讀寫(xiě)速率要求高,有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求的應(yīng)用場(chǎng)景。 超高IO:時(shí)延、高性能,適用于時(shí)延,高讀寫(xiě)速率要求,數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場(chǎng)景。 彈性擴(kuò)展 按需擴(kuò)容:可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容存儲(chǔ)池。 性能線性增長(zhǎng):支持在線擴(kuò)容DSS下的磁盤,并且性能線性增長(zhǎng),滿足業(yè)務(wù)需求。 安全可靠 三副本冗余:數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99
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    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
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    時(shí)延直播服務(wù) 時(shí)延直播服務(wù) 時(shí)延直播服務(wù)是一款時(shí)延、高并發(fā)、卡頓的 視頻直播 產(chǎn)品,在直播基礎(chǔ)上,通過(guò)傳輸協(xié)議優(yōu)化、鏈路動(dòng)態(tài)優(yōu)選、時(shí)延轉(zhuǎn)碼等技術(shù)手段,將直播時(shí)延降低到毫秒級(jí),滿足直播延時(shí)敏感業(yè)務(wù)的訴求。 時(shí)延直播服務(wù)是一款時(shí)延、高并發(fā)、卡頓的視頻直播產(chǎn)品,在直播基礎(chǔ)
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    云知識(shí) 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-16 10:48:41 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 應(yīng)用場(chǎng)景 翻譯中心:采用機(jī)器翻譯服務(wù)
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    一管理的同時(shí)又兼顧用戶隱私的訴求? 解決方案 IoT邊緣提供時(shí)延、接口多樣化、本地自閉環(huán)管理等能力。 隱私數(shù)據(jù)本地自閉環(huán)管理,所有數(shù)據(jù)采集、處理及存儲(chǔ)在本地節(jié)點(diǎn)閉環(huán)。 非隱私數(shù)據(jù)予以清洗匯總后,上傳至云端進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)及訓(xùn)練,持續(xù)優(yōu)化及更新本地智能算法。 接口多樣化,支持園區(qū)各類
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    分布式緩存服務(wù) 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 04:16 分布式緩存服務(wù) 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存Redis精選推薦 數(shù)字資產(chǎn)鏈DAC 數(shù)字資產(chǎn)入門 數(shù)字資產(chǎn)鏈?zhǔn)鞘裁?如何搭建數(shù)字藏品平臺(tái) 華為云NFT數(shù)字藏品開(kāi)發(fā)平臺(tái) 區(qū)塊鏈 服務(wù) BCS 區(qū)塊鏈入門 區(qū)塊鏈應(yīng)用場(chǎng)景 學(xué)習(xí)區(qū)塊鏈技術(shù)
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    16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者,提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開(kāi)發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開(kāi)發(fā),模型訓(xùn)練,模型管理和部署上線流程。涉及計(jì)費(fèi)項(xiàng)包括:模型開(kāi)發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓(xùn)練(訓(xùn)練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務(wù))。AI全流程開(kāi)發(fā)支持公共資源池,專屬資
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