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極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過“自動學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型,用戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。來自:百科AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自:專題
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9、中軟宅客學(xué)院在線平臺網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測評。 聽眾收益: 1、了解人工智能基本知識體系; 2、了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐; 3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù); 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺的使用方法; 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問題和挑戰(zhàn),及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用;來自:百科
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ModelArts有什么優(yōu)勢 時間:2020-09-09 15:43:07 ModelArts是面向開發(fā)者的一站式 AI開發(fā)平臺 ,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)處理及半自動化標(biāo)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,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。來自:百科AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自:專題算力:從CPU,GPU到NPU 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(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)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,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面來自:百科視頻分析 第7章 自然語言處理 第8章 語音識別 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(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)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,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。來自:百科APM 提供故障智能診斷能力,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動檢測應(yīng)用故障。當(dāng)URL跟蹤出現(xiàn)異常時,通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo),提取業(yè)務(wù)正常與異常時上下文數(shù)據(jù)特征,如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu),通過聚類分析找到問題根因。 APM提供故障智能診斷能力,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動檢測應(yīng)用故障。當(dāng)來自:專題
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