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  • 語音AI模型訓練 內(nèi)容精選 換一換
  • ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)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或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結果。
    來自:專題
    ModelArts訓練管理 ModelArts訓練管理 ModelArts訓練管理模塊用于創(chuàng)建訓練作業(yè)、查看訓練情況以及管理訓練版本。在訓練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶試驗算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合,便于追蹤最佳的模型與輸入配置,您可以通過不同版本間的評估指標比較,確定最佳訓練作業(yè)。 Mo
    來自:專題
  • 語音AI模型訓練 相關內(nèi)容
  • 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。 實驗目標與基本要求
    來自:百科
    免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡中心 免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡中心 “云蝠智能”企業(yè)提供AI客戶聯(lián)絡中心,包含智能語音電話機器人、智能語音呼叫、短信分發(fā)及企業(yè)微信SCRM的業(yè)務體系。通過提供AI會員回訪、通知、精準營銷的系統(tǒng)進行產(chǎn)品服務和賦能。 “云蝠智能”企
    來自:專題
  • 語音AI模型訓練 更多內(nèi)容
  • 領域中,使用語言模型訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級,學術界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
    來自:百科
    通過對教材的解讀,使學員能夠結合教材+實踐,遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。 課程大綱 第1章 模型訓練與平臺部署(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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將持
    來自:百科
    有所突破。 5、Q:智能語音可以定制嗎,如網(wǎng)紅小團團語音包? A:語音可以定制,智能語音包含三大底層技術能力:(ASR)語音轉文本、(NLP)智能語意理解、( TTS 語音合成;語音合成部分支持錄音師提前錄音后,智能語音就可以自動根據(jù)音色合成,與地圖導航語音包的制作原理相同,但一知智能場景做了更精細的優(yōu)化。
    來自:云商店
    云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
    來自:百科
    應用場景 AI技術應用場景--視覺處理與識別 AI技術應用場景--語音識別 AI技術應用場景--自然語言處理 AI技術應用場景--推薦系統(tǒng) AI技術應用場景--知識圖譜 AI技術應用場景--視覺處理與識別 AI技術應用場景--語音識別 AI技術應用場景--自然語言處理 AI技術應用場景--推薦系統(tǒng)
    來自:專題
    應用場景 AI技術應用場景--視覺處理與識別 AI技術應用場景--語音識別 AI技術應用場景--自然語言處理 AI技術應用場景--推薦系統(tǒng) AI技術應用場景--知識圖譜 AI技術應用場景--視覺處理與識別 AI技術應用場景--語音識別 AI技術應用場景--自然語言處理 AI技術應用場景--推薦系統(tǒng)
    來自:專題
    ModelArts訓練之超參搜索 ModelArts訓練之超參搜索 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)。 Mo
    來自:專題
    了解詳情 盤古預測大模型 盤古預測大模型是面向結構化類數(shù)據(jù),基于10類2000個基模型空間,通過模型推薦、融合兩步優(yōu)化策略,構建圖網(wǎng)絡架構AI模型。 了解詳情 盤古科學計算大模型 科學計算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務、機械、航天航空等領域,采用AI數(shù)據(jù)建模和AI方程求解的方法;從海
    來自:專題
    場景走進了我們的視線,特別是疫情期間的AI外呼,AI診斷等。我們也經(jīng)常在生活的各個方面接到過AI語音電話,比如接到AI快遞通知,比如接到銀行的AI服務通知等等。以前的AI語音還能夠一秒聽出,現(xiàn)在,隨著技術的改進,AI語音越來越擬人化,越來越趨向于真人的聲音。那么企業(yè)為什么要用AI語音呢?AI語音又為什么要擬人化呢?
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    ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié),包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓練、模型部署都可以在Mo
    來自:專題
    實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 時間:2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎AI開發(fā)人員的福音。學習本課程,帶你了解AI模型訓練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構建出自己專屬的AI模型。 課程簡介
    來自:百科
    手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間:2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介: 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務結合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編
    來自:百科
    ModelArts支持本地準備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準備好的模型包上傳至對象存儲服務 OBS ,從OBS導入模型創(chuàng)建為AI應用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。
    來自:專題
    立即購買 管理控制臺 面向AI場景使用OBS+SFS Turbo的存儲加速實踐 方案概述 應用場景 近年來,AI快速發(fā)展并應用到很多領域中,AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮,AI應用場景越來越多,有自動駕駛、大模型AIGC、科學AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實現(xiàn)需要大量的基礎設施資
    來自:專題
    來試聽語音效果。 照片數(shù)字人 支持上傳正面清晰的人像照片,生成會說話的照片數(shù)字人視頻。 產(chǎn)品優(yōu)勢 控制臺自助服務,一站式快速生成所需內(nèi)容 用戶申請賬號并上傳相關授權,拍攝訓練所需音視頻素材,上傳進行模型訓練,生成自定義形象和聲音。選擇背景、聲音、模特等內(nèi)容,基于文本或語音智能驅動
    來自:專題
    支持批量生成數(shù)字人訓練,任務管理可視化 從模型訓練到內(nèi)容生成,端到端自助服務 支持批量生成數(shù)字人訓練,任務管理可視化 數(shù)字人口型更精準,業(yè)界領先 AI自矯正,口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配,語言泛化能力強 AI自矯正,口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配,語言泛化能力強
    來自:專題
    云上AI開發(fā)-運行訓練作業(yè) 云上AI開發(fā)-運行訓練作業(yè) 云上AI開發(fā)-運行訓練作業(yè) 為什么需要云上AI開發(fā) 06:30 為什么需要云上AI開發(fā) 為什么需要云上AI開發(fā) 云上AI開發(fā)-調(diào)試代碼 23:43 云上AI開發(fā)-調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-Notebook調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-運行訓練作業(yè)
    來自:專題
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