- AI模型訓(xùn)練前數(shù)據(jù)預(yù)處理 內(nèi)容精選 換一換
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ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱(chēng)“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來(lái)自:專(zhuān)題ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理模塊用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、查看訓(xùn)練情況以及管理訓(xùn)練版本。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶(hù)試驗(yàn)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(guò)不同版本間的評(píng)估指標(biāo)比較,確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。 Mo來(lái)自:專(zhuān)題
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領(lǐng)域中,使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型來(lái)自:百科使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間:2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自:百科
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預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署的AI開(kāi)發(fā)全流程。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 一站式開(kāi)發(fā) 該平臺(tái)能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開(kāi)發(fā)服務(wù),包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估和模型部署,從而提高開(kāi)發(fā)效率。 該平臺(tái)能夠提供一站式的數(shù)據(jù)處理和開(kāi)發(fā)服務(wù),包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)來(lái)自:專(zhuān)題
云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間:2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶(hù)使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。來(lái)自:百科
ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái),提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 一站式 開(kāi)“箱”即用,涵蓋AI開(kāi)發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、管理、部署功能,可靈活使用其中一個(gè)或多個(gè)功能。來(lái)自:百科
規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,一般通過(guò)使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法,對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整理,以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值,發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開(kāi)發(fā)的基本流程 AI開(kāi)發(fā)的基本流程通??梢詺w納為幾個(gè)步驟:確定目的、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型、部署模型。 圖1 AI開(kāi)發(fā)流程來(lái)自:百科
在0代碼修改的基礎(chǔ)下,實(shí)現(xiàn)算法模型的超參搜索。需要完成以下步驟: 準(zhǔn)備工作 1、數(shù)據(jù)已完成準(zhǔn)備:已在ModelArts中創(chuàng)建可用的數(shù)據(jù)集,或者您已將用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集上傳至 OBS 目錄。 2、請(qǐng)準(zhǔn)備好訓(xùn)練腳本,并上傳至OBS目錄。訓(xùn)練腳本開(kāi)發(fā)指導(dǎo)參見(jiàn)開(kāi)發(fā)自定義腳本。 3、在訓(xùn)練代碼中,用戶(hù)需打印搜索指標(biāo)參數(shù)。來(lái)自:專(zhuān)題
ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶(hù)的視角,主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體,并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世來(lái)自:百科
操作事項(xiàng) 收起 展開(kāi) ModelArts:資源池網(wǎng)絡(luò)設(shè)置 收起 展開(kāi) 專(zhuān)屬資源池的作業(yè)類(lèi)型需包含推理部署,選擇的網(wǎng)絡(luò)需打通VPC網(wǎng)絡(luò)。 收起 展開(kāi) 用戶(hù)VPC:代理安裝和配置 收起 展開(kāi) 在安裝正向代理前,需要先購(gòu)買(mǎi)一臺(tái) 彈性云服務(wù)器 E CS (鏡像可選擇Ubuntu最新版本),并配置好彈來(lái)自:專(zhuān)題
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