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- 機器學習訓練集驗證集測試集 內(nèi)容精選 換一換
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理,打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術(shù)的相關(guān)研究和應(yīng)用都有著顯著的進展,然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn): a) 數(shù)據(jù)孤島,邊緣天然的地理分布性, 隱私保護和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。來自:百科
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率、運維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗,使能實現(xiàn)自動駕駛網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)入湖治理 將網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的原始數(shù)據(jù)加工為數(shù)據(jù)集/訓練集,提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標注等多種工具服務(wù),幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)治理 高效,數(shù)據(jù)易理解使用 設(shè)備采集數(shù)據(jù)接口標準化,支持多種主來自:百科段的標簽及圖片學習訓練,選中系統(tǒng)中已有的模型進行智能標注,快速完成剩余圖片的標注操作。 一鍵智能標注,怎么用? 在ModelArts管理控制臺,選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)集”。 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集類型需選擇“圖像分類”或“物體檢測”類型。 單擊數(shù)據(jù)集名稱,進入數(shù)據(jù)集概覽頁。然后,單來自:百科
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