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- 推理和機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹(shù) 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來(lái)自：百科
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來(lái)自：百科1）了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術(shù)和算法優(yōu)化； 2）了解Spark機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場(chǎng)景實(shí)踐。 華為云 面向未來(lái)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(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云來(lái)自：百科
- 推理和機(jī)器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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SSD磁盤(pán)，按需購(gòu)買(mǎi)關(guān)機(jī)收費(fèi) 推理加速型 Pi2 NVIDIA T4（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 華東-上海二 可用區(qū)2 - 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理來(lái)自：百科![]()
零代碼開(kāi)發(fā)，簡(jiǎn)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(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)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。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開(kāi)源框架(TensorFlow、Spark_來(lái)自：百科![]()
型工廠、推理中心、鏡像中心、運(yùn)維中心和統(tǒng)一認(rèn)證服務(wù)等功能模塊，滿足企業(yè)在人工智能開(kāi)發(fā)和部署過(guò)程中的各種需求。4. 支持多種計(jì)算資源和深度學(xué)習(xí)框架：AI Studio支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，同時(shí)支持多種深度學(xué)習(xí)框架，使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計(jì)算資源和框架。5.來(lái)自：專(zhuān)題![]()
在代碼中設(shè)置代理指向代理服務(wù)器私有IP和端口，進(jìn)行公網(wǎng)地址調(diào)用。 ModelArts：資源池網(wǎng)絡(luò)設(shè)置 專(zhuān)屬資源池的創(chuàng)建作業(yè)類(lèi)型包含推理服務(wù)，選擇的網(wǎng)絡(luò)需打通VPC網(wǎng)絡(luò)。打通VPC可實(shí)現(xiàn)ModelArts資源池和用戶VPC的網(wǎng)絡(luò)打通。 用戶VPC：正向代理安裝和配置 ModelArts推理服務(wù)訪問(wèn)公網(wǎng)打通網(wǎng)絡(luò)后，需要來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2020-12-17 09:56:23 通過(guò)學(xué)習(xí)，您將掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn)，并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí)，初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺(jué)是否適合解決特定問(wèn)題的能力。來(lái)自：百科![]()
本地開(kāi)發(fā)好模型，構(gòu)建自定義鏡像，最后上傳至容器鏡像服務(wù)SWR，從SWR中導(dǎo)入鏡像創(chuàng)建AI為應(yīng)用。 幫助文檔 收起 展開(kāi) 本地準(zhǔn)備模型包 收起 展開(kāi) 在本地準(zhǔn)備模型包，編寫(xiě)模型配置文件和模型推理代碼，將準(zhǔn)備好的模型包上傳至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS ，從OBS導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 幫助文檔來(lái)自：專(zhuān)題![]()
需要的預(yù)訓(xùn)練模型。 課程大綱 第1章 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 華為云 面向未來(lái)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(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。來(lái)自：百科![]()
從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科![]()
AI應(yīng)用準(zhǔn)備完成后，您可以將AI應(yīng)用部署為在線服務(wù)，對(duì)在線服務(wù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和調(diào)用。ModelArts支持可以把服務(wù)部署到公共資源池或者專(zhuān)屬資源池，專(zhuān)屬資源池不與其他用戶共享，更加高效。 部署為批量服務(wù) AI應(yīng)用準(zhǔn)備完成后，您可以將AI應(yīng)用部署為批量服務(wù)。選擇您上傳數(shù)據(jù)的OBS目錄，ModelArts批量服務(wù)輸入數(shù)據(jù)支持來(lái)自：專(zhuān)題![]()
特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過(guò)“來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇：給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 實(shí)戰(zhàn)篇：給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 時(shí)間：2020-12-16 14:21:14 給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻，讓機(jī)器擁有一雙火眼金睛。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括： OCR 技術(shù)識(shí)別文來(lái)自：百科![]()
別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通來(lái)自：專(zhuān)題![]()
spark”獲取SparkSession對(duì)象。 推理代碼中，需要通過(guò)絕對(duì)路徑讀取文件。模型所在的本地路徑可以通過(guò)self.model_path屬性獲得。 4、預(yù)處理方法、實(shí)際推理請(qǐng)求方法和后處理方法中的接口傳入“data”當(dāng)前支持兩種content-type，即“multipart/form-data”和“application/json”。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
FPGA加速云服務(wù)器（FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS ）提供FPGA開(kāi)發(fā)和使用的工具及環(huán)境，讓用戶方便地開(kāi)發(fā)FPGA加速器和部署基于FPGA加速的業(yè)務(wù)，為您提供易用、經(jīng)濟(jì)、敏捷和安全的FPGA云服務(wù)。 應(yīng)用： 視頻處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、基因組學(xué)研究、金融風(fēng)險(xiǎn)分析。來(lái)自：百科![]()
幾種： 訪問(wèn)在線服務(wù)（Token認(rèn)證） 訪問(wèn)在線服務(wù)（AK/SK認(rèn)證） 訪問(wèn)在線服務(wù)（APP認(rèn)證） 在線服務(wù)調(diào)用地址 訪問(wèn)在線服務(wù)，通過(guò)Token認(rèn)證、AK/SK認(rèn)證和APP認(rèn)證時(shí)，需要獲取在線服務(wù)的調(diào)用地址。您可以在ModelArts管理控制臺(tái)的“在線服務(wù)詳情 > 調(diào)用指南”頁(yè)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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)組合低層特征來(lái)自：百科
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