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- 機器學習自動調(diào)參工具 內(nèi)容精選 換一換
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第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章來自：百科
- 機器學習自動調(diào)參工具 相關(guān)內(nèi)容
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來自：百科華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 時間：2020-12-01 10:31:05 本實驗指導用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎(chǔ)的認知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實驗?zāi)繕伺c基本要求來自：百科
- 機器學習自動調(diào)參工具 更多內(nèi)容
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SQL調(diào)優(yōu)性能的關(guān)鍵CN配置參數(shù)。 了解詳情 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 典型SQL調(diào)優(yōu)點 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 典型SQL調(diào)優(yōu)點 SQL調(diào)優(yōu)是一個不斷分析與嘗試的過程：試跑Query，判斷性能是否滿足要求；如果不滿足要求，則通過查看執(zhí)行計劃分析原因并進行針對性優(yōu)化 SQL調(diào)優(yōu)是一來自：專題![]()
ModelArts是一站式AI開發(fā)管理平臺，提供領(lǐng)先算法技術(shù)，保證AI應(yīng)用開發(fā)的高效和推理結(jié)果的準確，同時減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開發(fā)、調(diào)參等。 ModelArts Pro根據(jù)預(yù)置工作流生成指定場景模型，無需深究底層模型開發(fā)細節(jié)。ModelArts Pro致力于解決通用API局來自：百科![]()
ModelArts訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(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，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 了解更多 超參搜索簡介 ModelArts新版訓練中新增了超參搜索功能，自動實現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。來自：專題![]()
WTP數(shù)字倉庫實訓平臺可以作為《倉儲管理》等智慧物流實訓課程的輔助工具。通過平臺的實訓內(nèi)容，學生可以在實戰(zhàn)中學習和應(yīng)用所學知識，提高實踐能力。4. 自動評判與考核成績：平臺具備自動評判和考核成績的功能，可以根據(jù)學生的操作和表現(xiàn)自動評估其實訓成績。這為企業(yè)提供了一個客觀、準確的評估標準，幫來自：專題![]()
GaussDB(DWS)工具 GaussDB(DWS)工具 Gauss(DWS)是一種基于華為云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。Gauss(DWS)提供包括連接工具、命令行工具、數(shù)據(jù)遷移工具等在內(nèi)的多種工具用于連接數(shù)據(jù)庫、遷移數(shù)據(jù)。來自：專題![]()
術(shù)，包括優(yōu)化的機器學習算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程； 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
示等功能。人工智能平臺提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學習模型開發(fā)、訓練、評估和發(fā)布，支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型來自：專題![]()
如果切換了Notebook的規(guī)格，那么只能在Notebook進行單機調(diào)測，不能進行分布式調(diào)測，也不能提交遠程訓練任務(wù)。 當前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要進行多機分布式訓練調(diào)試，則每臺機器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測代碼中涉及到的 OBS 路徑，實際使用時請?zhí)鎿Q為自己的實際OBS路徑。來自：專題![]()
自動化運維工具 自動化運維工具 應(yīng)用管理與運維平臺ServiceStage提供了一套自動化運維工具，可以幫助用戶自動化完成常規(guī)的運維工作，提高運維效率，降低運維成本。 應(yīng)用管理與運維平臺ServiceStage提供了一套自動化運維工具，可以幫助用戶自動化完成常規(guī)的運維工作，提高運維效率，降低運維成本。來自：專題![]()
GaussDB性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當前特性是實驗室特性，使用時請聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持）、查詢處理和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用有廣泛而深刻的理解。 須知： 性能調(diào)優(yōu)過程有時候需要重來自：專題![]()
平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
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深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。來自：百科![]()
利用obsutil幫助命令查找工具功能 - 利用crontab配置定時任務(wù) - 將obsutil設(shè)為系統(tǒng)內(nèi)置命令 - 為obsutil配置自動獲取訪問密鑰 - obsutil性能調(diào)優(yōu)最佳實踐 ... 本卡片介紹了obsutil工具的多個最佳實踐。 - 利用obsutil幫助命令查找工具功能 - 利用crontab配置定時任務(wù)來自：專題
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