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處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用 3.開始 語(yǔ)音識(shí)別 操作 4.開始語(yǔ)言模型操作 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面:https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html來(lái)自:百科全域Serverless+AI,華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 全域Serverless+AI,華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 時(shí)間:2024-12-26 17:56:36 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運(yùn)維管理 函數(shù)工作流 華為云首席產(chǎn)品官方國(guó)偉介紹,在AI時(shí)代背景下,軟件開發(fā)的方式由以代碼為中心,走向以模型為中心,如來(lái)自:百科
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課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。來(lái)自:百科-數(shù)據(jù)隱私保護(hù)符合歐盟GDPR標(biāo)準(zhǔn),小時(shí)級(jí)異常行為檢測(cè)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)安全防御。 了解詳情 全棧全場(chǎng)景的體驗(yàn) -芯、端、邊、管、云全棧覆蓋,支持多云部署。 -與海思芯片、模組及操作系統(tǒng)合作,預(yù)置華為IoT平臺(tái)接入能力,芯云協(xié)同,極簡(jiǎn)接入,設(shè)備上電即上云。 -業(yè)界最強(qiáng)的IoT聯(lián)接平臺(tái),提供低功耗、低時(shí)延、高安全、高可信、高并發(fā)的優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)。來(lái)自:專題于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中,流水線可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 ModelArts Workflow(也稱工作流)本質(zhì)是開發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器來(lái)自:專題現(xiàn)有機(jī)器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí),容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度,介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。來(lái)自:百科除了上述兩種基于簡(jiǎn)單邏輯的邊緣智能外,IoT邊緣服務(wù)還支持與華為云企業(yè)智能(EI)聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)人工智能。通過邊緣側(cè)上報(bào)的數(shù)據(jù),EI側(cè)對(duì)AI進(jìn)行訓(xùn)練,并將訓(xùn)練完成的AI模型下發(fā)至邊緣側(cè)執(zhí)行,典型應(yīng)用包括 人臉識(shí)別 、車輛識(shí)別等視覺系AI模型,實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)的高度智能化。 物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算能解決哪些問題? 介紹完Io來(lái)自:百科多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型,并對(duì)預(yù)測(cè)出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于來(lái)自:百科
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