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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 雪花型模型 雪花型模型 時(shí)間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫(kù) 雪花型模型是直接面對(duì)報(bào)表類型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu),因?yàn)槭聦?shí)表的維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應(yīng)用中,尤其是報(bào)表系統(tǒng)中會(huì)經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個(gè)雪花模型。 圖中,保存度
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    引擎,具有可擴(kuò)展性和自學(xué)習(xí)性的特點(diǎn)??蓴U(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
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
  • AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [
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    基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化,機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù) 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶實(shí)踐,經(jīng)受復(fù)雜場(chǎng)景考驗(yàn),華為云機(jī)器翻譯服務(wù)已在多個(gè)場(chǎng)景中成功應(yīng)用 獨(dú)創(chuàng)技術(shù) 通過(guò)混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、受限解碼、實(shí)時(shí)神經(jīng)翻譯等技術(shù),大幅提升翻譯質(zhì)量
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練 更多內(nèi)容
  • 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化,機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先。 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù)。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶實(shí)踐,經(jīng)受復(fù)雜場(chǎng)景考驗(yàn),華為云機(jī)器翻譯服務(wù)已在多個(gè)場(chǎng)景中成功應(yīng)用。 獨(dú)創(chuàng)技術(shù) 通過(guò)混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、受限解碼
    來(lái)自:百科
    云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測(cè) 時(shí)間:2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測(cè)基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤異常預(yù)測(cè)程序,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤故障預(yù)測(cè)模型,對(duì)數(shù)據(jù)中心典型硬
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    ,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案,是視頻類場(chǎng)景的理想選擇 優(yōu)勢(shì) 高性能 高并行計(jì)算與片內(nèi) RAM 資源靈活匹配,適用于高性能視頻圖像處理場(chǎng)景 低時(shí)延 快速的外存訪問(wèn)技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)
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    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
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間:2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云
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    NVLink 32G顯存(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) FPGA加速型彈性云服務(wù)器類型介紹 FPGA加速型彈性云服務(wù)器類型介紹 時(shí)間:2020-04-02 01:40:01 云服務(wù)器 FPGA加速云服務(wù)器(FPGA Accelerated Cloud Server, FA CS )提供FPGA開發(fā)和使用的工具及環(huán)境,讓
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    問(wèn)題?;?span style='color:#C7000B'>機(jī)器視覺的質(zhì)檢方案,通過(guò)云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺檢測(cè),提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì): 高效:云端已訓(xùn)練的視覺模型,在邊緣側(cè)部署,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),提升檢測(cè)效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量。 模型最優(yōu):提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓(xùn)練優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)模型最優(yōu)。
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    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
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    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
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    備有完整的AI語(yǔ)音顧問(wèn)、客戶服務(wù)、AI訓(xùn)練師等幫助用戶定制方案,提供完整的服務(wù)流程。 2、Q:競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手多嗎,市場(chǎng)占有率多少,相對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有哪些優(yōu)勢(shì)? A:目前一知智能在電商、教育及反電詐領(lǐng)域的市場(chǎng)占有率均占領(lǐng)先地位,且AI訓(xùn)練模型、機(jī)器學(xué)習(xí)等會(huì)隨著頭部客戶語(yǔ)料積累的優(yōu)勢(shì)也逐漸遞
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    控制臺(tái)自助服務(wù),一站式快速生成所需內(nèi)容 用戶申請(qǐng)賬號(hào)并上傳相關(guān)授權(quán),拍攝訓(xùn)練所需音視頻素材,上傳進(jìn)行模型訓(xùn)練,生成自定義形象和聲音。選擇背景、聲音、模特等內(nèi)容,基于文本或語(yǔ)音智能驅(qū)動(dòng),實(shí)現(xiàn)視頻制作、視頻直播、智能交互等能力。 華為云盤古數(shù)字人大模型,賦能千行百業(yè)數(shù)字化營(yíng)銷新模式 MetaStudio
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    全球首個(gè)精度超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練模型,利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合,并通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù),不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨(dú)
    來(lái)自:專題
    模型訓(xùn)練過(guò)程中需要大量已標(biāo)注的數(shù)據(jù),因此在模型訓(xùn)練之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注作業(yè)。ModelArts為用戶提供了標(biāo)注數(shù)據(jù)的能力: 人工標(biāo)注:對(duì)于不同類型(圖片、音頻、文本和視頻)的數(shù)據(jù),用戶可以選擇不同的標(biāo)注類型。 智能標(biāo)注:智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中
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    OCR 服務(wù)二次開發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的OCR模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢(shì)挑戰(zhàn)及相關(guān)場(chǎng)景解決辦法; 2、熟悉華為云文字識(shí)別OCR知識(shí)體系; 3、通過(guò)模型訓(xùn)練,了解OCR開發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章
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    算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型,并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)預(yù)集成,算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用,降低二次開發(fā)工作
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    Content)這一新興領(lǐng)域,借助先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),內(nèi)容生成已經(jīng)取得了顯著的突破,特別是在圖像生成方面,其應(yīng)用已經(jīng)變得日益廣泛。AIGC 技術(shù)的快速發(fā)展,極大地提升了信息處理、圖像創(chuàng)新設(shè)計(jì)等方面的工作效率,釋放了人力資源,推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。然而,高昂的學(xué)習(xí)成本、算力不足以及資源利用效率低下等問(wèn)題,仍然阻礙著
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