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  • 深度學習混合模型 內容精選 換一換
  • 09:28:38 深度神經網絡讓機器擁有了視覺的能力,實戰(zhàn)派帶你探索深度學習! 課程簡介 本課程主要內容包括:深度學習平臺介紹、神經網絡構建多分類模型、經典入門示例詳解:構建手寫數(shù)字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié)
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    少某一部分數(shù)據源,反復調整優(yōu)化。 3.訓練模型 俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習深度學習模型模型可以應用到新的數(shù)據中,得到預測、評價等結果。
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    于非結構化數(shù)據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,以及超參調優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據標注功能,支持多類型應用場景、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,支持模型入庫、模型上傳、格式轉換、版
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    低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據,推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中海量計算和低
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    行作為一個記錄,列模型數(shù)據庫以一列為一個記錄。(這種模型,數(shù)據即索引,IO很快,主要是一些分布式數(shù)據庫) 鍵值對模型:存儲的數(shù)據是一個個“鍵值對” 文檔類模型:以一個個文檔來存儲數(shù)據,有點類似“鍵值對”。 常見非關系模型數(shù)據庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB
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