Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的結(jié)果 內(nèi)容精選 換一換
-
來自：百科型開發(fā)、訓(xùn)練、管理、部署功能，可靈活使用其中一個或多個功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓(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，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)來自：百科
- 機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的結(jié)果 相關(guān)內(nèi)容
-
2、了解機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實踐； 3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù)； 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺的使用方法； 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用； 6、了解網(wǎng)絡(luò)人工智能的在線課程體系及快速模型開發(fā)的技巧；來自：百科s Pro提供的原子組件(Atom)靈活編排新的行業(yè)工作流?；贏I市場，用戶還可以相互分享不同行業(yè)場景的行業(yè)AI工作流。ModelArts Pro以“授人以漁”的方式助力企業(yè)構(gòu)建AI能力，賦能不同行業(yè)的AI應(yīng)用開發(fā)者，讓AI變得觸手可及。 與ModelArts的關(guān)系 ModelArts來自：百科
- 機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的結(jié)果 更多內(nèi)容
-
![]()
在自然語言處理(NLP) 領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)中的水平都提高了一個等級，學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型來自：百科![]()
3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知 第4章 相關(guān)機器學(xué)習(xí)算法 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云來自：百科![]()
16:51:07 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者，提供機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理，模型開發(fā)，模型訓(xùn)練，模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括：模型開發(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全流程開發(fā)支持公共資源池來自：百科![]()
云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
HiLens Kit上運行。 ModelArts自動學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型，暫時不支持用于Huawei HiLens平臺 。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Tra來自：百科![]()
RPA優(yōu)勢 專業(yè)的華為數(shù)字機器人教學(xué)管理平臺，持續(xù)積累各個行業(yè)的教學(xué)案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機器人技術(shù)的跨專業(yè)融合，進行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級轉(zhuǎn)型。 專業(yè)的華為數(shù)字機器人教學(xué)管理平臺，持續(xù)積累各個行業(yè)的教學(xué)案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機器人技術(shù)的跨專業(yè)融合，進行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級轉(zhuǎn)型。來自：專題![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
流水線的開發(fā)操作在Workflow中統(tǒng)稱為Workflow的開發(fā)態(tài)。開發(fā)者結(jié)合實際業(yè)務(wù)的需求，通過Workflow提供的Python SDK，將ModelArts模塊的能力封裝成流水線中的一個個步驟。對于AI開發(fā)者來說是非常熟悉的開發(fā)模式，而且靈活度極高。Python SDK主要提供以下能力。來自：專題![]()
化轉(zhuǎn)型對地產(chǎn)行業(yè)的價值都越來越突出。這其中，視覺智能是地產(chǎn)行業(yè)智能升級的落腳點。 華為機器視覺通過多年的技術(shù)積累與深刻的行業(yè)洞察，結(jié)合智慧地產(chǎn)園區(qū)建設(shè)的實踐經(jīng)驗，提出地產(chǎn)視覺智能體的解決方案，利用5G、AI和機器視覺三種技術(shù)相互促進、相互激發(fā)，打造端邊云網(wǎng)協(xié)同的一體化智能系統(tǒng)，加來自：云商店![]()
AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)、極“快”致“簡單”的模型訓(xùn)練。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實現(xiàn)過程。來自：百科![]()
來自：百科![]()
課程目標 通過對教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進行訓(xùn)練。 課程大綱 第1章 模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)來自：百科![]()
專屬定制：根據(jù)場景數(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)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標注：提升標注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級調(diào)度，按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。來自：百科![]()
翻譯中心：采用機器翻譯服務(wù)，構(gòu)建滿足特定需求的機器翻譯系統(tǒng)，高效準確的翻譯郵件、論文、新聞等內(nèi)容 優(yōu)勢 翻譯質(zhì)量領(lǐng)先 引擎的翻譯效果，跟專業(yè)的譯員團隊一起進行打磨，機器翻譯效果質(zhì)量高 多領(lǐng)域支持 支持多個領(lǐng)域，如新聞、信息、通信等領(lǐng)域的機器翻譯 即時通訊：集成機器翻譯服務(wù)的即時通訊軟件，可以使不同語種用戶之間的交流更加便捷，提升用戶體驗來自：百科![]()
硬件加速來解決生物計算量的性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供的強大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計算的需求。 金融風險分析：金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力的及時響應(yīng)有很高的要求，比如基于 定價 樹模型的金融計算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風險來自：百科
看了本文的人還看了
- Python機器學(xué)習(xí)：訓(xùn)練Tesseract
- 機器學(xué)習(xí)13-訓(xùn)練模型的坑
- 基于MATLAB的機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與優(yōu)化
- 如何查看訓(xùn)練結(jié)果？
- 機器學(xué)習(xí)3-訓(xùn)練與損失
- 機器學(xué)習(xí)常識（三）：訓(xùn)練數(shù)據(jù)拆分
- 機器學(xué)習(xí)解釋性：解析黑盒模型的預(yù)測結(jié)果
- 貪心科技機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練營（十一）
- 貪心科技機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練營（十）
- 貪心科技機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練營（六）