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模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等,大量的開發(fā)者基于主流AI引擎,開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評估模型 訓(xùn)練得到模型之后來自:百科來自:百科
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來自:百科分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力,可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來自:百科
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素(姓名、身份證)認(rèn)證或三要素(人臉、姓名、身份證)認(rèn)證,實現(xiàn)對身份真實性的精確核驗。 - 實時語音識別 RASR: Real-time ASR,將連續(xù)的音頻流實時轉(zhuǎn)換成文本,語音識別更快??蓱?yīng)用于直播實時字幕、會議實時記錄、即時文本生成等場景。 - 圖像識別 Image : Image來自:百科
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