Flexus L實例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 深度學(xué)習(xí) 樣本篩選 內(nèi)容精選 換一換
-
來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：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，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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 樣本篩選 相關(guān)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) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、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)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 樣本篩選 更多內(nèi)容
-
![]()
類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實場景開發(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融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內(nèi)容，識別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測 可對圖像中涉黃信息進(jìn)行識別并對涉黃程度量化，自動識別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像，來自：百科![]()
抗病毒藥物研發(fā) 計算機(jī)輔助藥物篩選根據(jù)病毒靶點和小分子藥物的3D結(jié)構(gòu)，計算病毒蛋白與藥物之間的結(jié)合能量，實現(xiàn)從成千上萬的小分子庫中篩選出與病毒結(jié)合最緊密的候選藥物，從而快速為藥物研究和臨床試驗提供方向。 藥物篩選通常分為靶點蛋白確定、候選藥物小分子篩選、試驗驗證、臨床驗證四大階段。來自：百科![]()
隊成員。 如果樣本數(shù)少于待分配成員時，部分成員會存在未分配到樣本的情況。樣本只會分配給labeler，比如10000張都是未標(biāo)注，且5個都是labeler的話，那就是每個人分2000。 數(shù)據(jù)管理 中團(tuán)隊標(biāo)注的完成驗收的各選項表示什么意思？ 1.全部通過：被駁回的樣本，也會通過。 2來自：專題![]()
賽題為：“愛（AI）美食 – 通過小樣本學(xué)習(xí)進(jìn)行美食識別”。隨著越來越多AI應(yīng)用場景的涌現(xiàn)，在實際開發(fā)中，經(jīng)常會遇到訓(xùn)練樣本數(shù)量不足的問題。因此，此次大賽賽題的核心是小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對大量已知分類的物體特征進(jìn)行有效學(xué)習(xí)，然后根據(jù)小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，對少量新分類圖片進(jìn)行有效特征提取，準(zhǔn)確地識別出新的分類。來自：百科![]()
智能標(biāo)注有兩種類型： “主動學(xué)習(xí)”表示系統(tǒng)將自動使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)，難例篩選等多種手段進(jìn)行智能標(biāo)注，降低人工標(biāo)注量，幫助用戶找到難例。同時，可選擇“快速型”或“精準(zhǔn)型”的算法類型。“快速型”僅使用已標(biāo)注的樣本進(jìn)行訓(xùn)練；“精準(zhǔn)型”會額外使用未標(biāo)注的樣本做半監(jiān)督訓(xùn)練，使得模型精度更高。來自：百科![]()
、任務(wù)、工具，(可參考2.1.4預(yù)設(shè)統(tǒng)計圖)，受篩選的模塊右上角將 顯示 員工和時間 的條件值。 當(dāng)配置上勾選了「員工」時，代表自定義圖表受全局條件中的「員工」篩選，全局篩選的條件值會 映射 到報表和統(tǒng)計圖的數(shù)據(jù)范圍里，從而實現(xiàn)篩選，映射邏輯如下： 報表 當(dāng)報表的數(shù)據(jù)范圍有「人員」類型的字段（包括負(fù)責(zé)人主屬部門）來自：云商店![]()
AI全流程開發(fā) 面向有AI基礎(chǔ)的開發(fā)者，提供機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法開發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用管理和部署上線流程。 涉及計費項包含： 開發(fā)環(huán)境（Notebook） 模型訓(xùn)練（訓(xùn)練作業(yè)） 部署上線（在線服務(wù)） 自動學(xué)習(xí) 面向AI基礎(chǔ)能力弱的開發(fā)者，根據(jù)標(biāo)注數(shù)來自：專題![]()
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 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
入多個篩選條件，點擊查詢，系統(tǒng)會按照條件篩選出零件展示在左側(cè)，點擊全部導(dǎo)出可以將篩選出的零件進(jìn)行全部導(dǎo)出。（注：零件號、物料號支持多個輸入，eg：在excel復(fù)制需要搜索的多個物料號，點擊查詢即可。） 篩選出的零件點擊圈紅按鈕進(jìn)行當(dāng)前頁的全選，若篩選出的零件超過一頁了需要進(jìn)行跨頁來自：云商店![]()
本文為您介紹SRM/CRM非標(biāo)管家采購員篩選報價及比價授盤功能。 采購員點擊左側(cè)菜單-管家詢盤單，按照詢盤單號進(jìn)行搜索（詢盤單號支持模糊搜索，任意輸入2位以上即可），當(dāng)詢盤單有供應(yīng)商報價后，篩選報價的按鈕會亮起，點擊篩選報價可以對比多家供應(yīng)商的報價，在篩選報價頁點擊查看詳情可以查看某個供應(yīng)商的報價明細(xì)。來自：云商店![]()
圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 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 支持模型部署來自：百科
看了本文的人還看了
- 深度學(xué)習(xí)煉丹-不平衡樣本的處理
- 【小樣本學(xué)習(xí)】小樣本學(xué)習(xí)概述
- 使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型：智能藥物研發(fā)與篩選
- 《AI安全之對抗樣本入門》—1 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識
- 《AI安全之對抗樣本入門》—3 常見深度學(xué)習(xí)平臺簡介
- 小樣本學(xué)習(xí)總結(jié)（一）
- 小樣本學(xué)習(xí)總結(jié)（二）
- 基于ModelArts實現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)
- Python學(xué)習(xí)筆記（38）~樣本抽樣
- 機(jī)器學(xué)習(xí) 樣本標(biāo)準(zhǔn)差的學(xué)習(xí)