Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
- 機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參方法 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
- 機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參方法 相關(guān)內(nèi)容
-
+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)？ 管理控制臺(tái) 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB性能調(diào)優(yōu) GaussDB 總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過(guò)程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對(duì)系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫(kù)配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前來(lái)自：專題ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無(wú)需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。 Model來(lái)自：專題
- 機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參方法 更多內(nèi)容
-
![]()
將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。來(lái)自：百科![]()
ModelArts是一站式AI開(kāi)發(fā)管理平臺(tái)，提供領(lǐng)先算法技術(shù)，保證AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的高效和推理結(jié)果的準(zhǔn)確，同時(shí)減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開(kāi)發(fā)、調(diào)參等。 ModelArts Pro根據(jù)預(yù)置工作流生成指定場(chǎng)景模型，無(wú)需深究底層模型開(kāi)發(fā)細(xì)節(jié)。ModelArts Pro致力于解決通用API局來(lái)自：百科![]()
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：來(lái)自：百科![]()
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 OBS 路徑，實(shí)際使用時(shí)請(qǐng)?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。來(lái)自：專題![]()
來(lái)自：百科![]()
用其中一個(gè)或多個(gè)功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型，開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā)，簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 機(jī)器翻譯是什么 機(jī)器翻譯是什么 時(shí)間：2020-09-16 10:40:15 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 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)來(lái)自：百科![]()
護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Graylog部署方法 Graylog部署方法 時(shí)間：2020-11-06 10:08:37 簡(jiǎn)介 Graylog是一個(gè)開(kāi)源的日志聚合、分析、審計(jì)、顯示和預(yù)警工具。Graylog完全基于JAVA代碼編寫(xiě)，運(yùn)行時(shí)需要依賴JDK。 配置流程 一、Ubuntu操作系統(tǒng)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-10-13 09:32:56 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。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬軟件性能調(diào)優(yōu)實(shí)踐 鯤鵬軟件性能調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-01 15:32:45 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉性能優(yōu)化工具的安裝部署操作流程，通過(guò)系統(tǒng)性能全景分析，微架構(gòu)分析及熱點(diǎn)函數(shù)分析的實(shí)驗(yàn)操作熟悉性能優(yōu)化工具的使用方法及功能。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā)來(lái)自：專題![]()
????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。???????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)治理 實(shí)施方法 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法 時(shí)間：2020-09-09 11:01:02 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法論按照數(shù)據(jù)治理成熟度評(píng)估->評(píng)估現(xiàn)狀、確定目標(biāo)、分析差距->計(jì)劃制定、計(jì)劃執(zhí)行->持續(xù)監(jiān)測(cè)度量演進(jìn)的關(guān)鍵實(shí)施方法形成數(shù)據(jù)治理實(shí)施閉環(huán)流程。 圖1數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法論 這也遵循了PD來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- 機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參神器--網(wǎng)格搜索
- 使用Hyperopt實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)調(diào)參
- 【人工智能】機(jī)器學(xué)習(xí)之暴力調(diào)參案例
- 機(jī)器學(xué)習(xí)--模型調(diào)參、超參數(shù)優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索
- 機(jī)器學(xué)習(xí)（五）——模型選擇及調(diào)優(yōu)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)（八）：模型選擇與調(diào)優(yōu)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)（二十七）：批量機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練選擇與調(diào)優(yōu)（進(jìn)階）
- 地球引擎中級(jí)教程——機(jī)器學(xué)習(xí)參數(shù)調(diào)優(yōu)
- 《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》——3.4.5 模型參數(shù)調(diào)優(yōu)
- 【進(jìn)階版】機(jī)器學(xué)習(xí)之特征降維、超參數(shù)調(diào)優(yōu)及檢驗(yàn)方法（04）
相關(guān)主題