Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
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
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
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
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
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
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
- spark mllib深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
-
來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- spark mllib深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
-
自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型，實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開(kāi)源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。來(lái)自：百科
- spark mllib深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
-
![]()
大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科![]()
從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科![]()
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。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開(kāi)發(fā)者基于主流AI引擎，開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。來(lái)自：百科![]()
類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(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(guò)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。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
算框架，擴(kuò)展了Spark處理大規(guī)模流式數(shù)據(jù)的能力。當(dāng)前Spark支持兩種數(shù)據(jù)處理方式：Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet SparkSQL是Spark中用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的模塊。在Spark應(yīng)用中，可以無(wú)縫地使用SQL語(yǔ)句亦或是DataSet來(lái)自：專(zhuān)題![]()
越來(lái)越重要。其中，Spark是當(dāng)今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù)，包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)；來(lái)自：百科![]()
Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark，也支持標(biāo)準(zhǔn)的Spark SQL作業(yè)， DLI 在開(kāi)源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造，不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口，性能較開(kāi)源提升了2來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于Spark實(shí)現(xiàn)車(chē)主駕駛行為分析 基于Spark實(shí)現(xiàn)車(chē)主駕駛行為分析 時(shí)間：2020-12-02 11:15:56 本實(shí)驗(yàn)通過(guò) MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間內(nèi)，車(chē)主急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.來(lái)自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科![]()
能力，關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力包含：與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成，降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻；提供極致壓縮率，PB級(jí)冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢(xún)無(wú)負(fù)擔(dān)；ServerlessSpark，標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，無(wú)開(kāi)發(fā)障礙；內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)，配合BI提供亞秒級(jí)查詢(xún)響應(yīng)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 炎炎夏日都要熱融化了，新冠疫苗又是如何安全高效到達(dá)各地的？來(lái)自：百科![]()
支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。來(lái)自：百科![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)策略；海量來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- Spark MLlib – Apache Spark 的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
- Spark 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù) MLlib 編程實(shí)踐
- Spark MLlib學(xué)習(xí)筆記：構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工作流
- 《深度探秘：Java構(gòu)建Spark MLlib與TensorFlow Serving混合推理流水線》
- 【最佳實(shí)踐】使用Spark MLlib實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦
- 《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》——1.2.2 深度學(xué)習(xí)
- 《探索 Apache Spark MLlib 與 Java 結(jié)合的卓越之道》
- Spark MLlib案例：采用線性回歸模型預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)
- 【最佳實(shí)踐】使用Spark MLlib實(shí)現(xiàn)車(chē)輛滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)
- 【最佳實(shí)踐】使用Spark MLlib實(shí)現(xiàn)鳶尾花卉分類(lèi)預(yù)測(cè)