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來自：百科平臺穩(wěn)定可靠：繼承公有云ModelArts平臺大規(guī)模商用成熟硬件平臺和軟件架構 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用來自：百科
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Pro是業(yè)界首個企業(yè)級AI應用開發(fā)專業(yè)套件，用戶無需掌握算法知識亦可實現自身業(yè)務與AI技術的融合，實現AI應用的快速開發(fā)、共享和發(fā)布，加速行業(yè)AI落地，實現普惠AI。 ModelArts Pro應用開發(fā) 我們將ModelArts Pro比作一個AI工廠。工廠通過流水線生產產品，ModelArts Pro則是通過工作流開發(fā)出行業(yè)AI應用。來自：百科華為云計算 云知識 華為云ModelArts Notebook介紹 華為云ModelArts Notebook介紹 時間：2020-11-27 10:30:23 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts Notebook的操作教程指導。 步驟： 準備數據 創(chuàng)建Notebook Notebook中代碼調試來自：百科
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華為云計算 云知識 基于ModelArts實現 人臉識別 基于ModelArts實現人臉識別 時間：2020-12-02 11:19:20 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建人臉識別應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經網絡；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（高級） 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（高級） 時間：2020-12-02 10:27:51 本實驗指導用戶基于Notebook來學習Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)來自：百科![]()
云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導。 場景描述： 數據湖 服務提供數據攝取、數據處理等功能。 ModelArts是一個來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 時間：2020-12-01 10:31:05 本實驗指導用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎的認知，掌握Python的基礎語法。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
標注、數據處理、模型開發(fā)/訓練、模型評估、應用開發(fā)、應用評估等步驟。 開發(fā)環(huán)境Notebook 在AI開發(fā)階段，ModelArts也致力于提升AI開發(fā)體驗，降低開發(fā)門檻。ModelArts開發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開發(fā)工具鏈的集成，目標為不同類型AI開發(fā)、探索、教學用戶，提供來自：專題![]()
上傳數據至 OBS 及授權給ModelArts使用 上傳數據至OBS及授權給ModelArts使用 時間：2020-11-26 15:12:04 本視頻主要為您介紹上傳數據至OBS及授權給ModelArts使用的操作教程指導。 步驟： 創(chuàng)建訪問密匙-通過OBS Browser上傳數據-授權給ModelArts使用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓練作業(yè)介紹 時間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓練作業(yè)的操作教程指導。 步驟： 準備數據 創(chuàng)建訓練作業(yè) 保存訓練參數 創(chuàng)建TensorBoard來自：百科![]()
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ModelArts開發(fā)環(huán)境 ModelArts開發(fā)環(huán)境簡介 ModelArts開發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開發(fā)工具鏈的集成，目標為不同類型AI開發(fā)、探索、教學用戶，提供更好云化AI開發(fā)體驗。 ModelArts軟件開發(fā)的歷史，就是一部降低開發(fā)者成本，提升開發(fā)體驗的歷史。在AI開來自：專題![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts實現花卉圖像分類 使用ModelArts實現花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數據集對預置的模型進行重訓練，快速構建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
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