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- 深度學(xué)習(xí)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集要求 內(nèi)容精選 換一換
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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)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集要求 相關(guān)內(nèi)容
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課程簡介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智來自：百科基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，再使用模型對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集，大部分識別算法都會基于它進(jìn)行訓(xùn)練和驗證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0~9這10種數(shù)字，每一種數(shù)字都包含大量不同形態(tài)來自：百科
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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![]()
掘應(yīng)用的完整項目。 目標(biāo)學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)本課程，學(xué)員可以對設(shè)備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù)，基于AI對設(shè)備上報數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測的實際應(yīng)用場景有一個了解。 課程大綱 第1章 解讀AI與IoT融合 第2章 物聯(lián)終端，數(shù)據(jù)源頭來自：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![]()
華為云計算 云知識 好會計標(biāo)準(zhǔn)版對軟硬件的要求 好會計標(biāo)準(zhǔn)版對軟硬件的要求 時間：2021-05-08 15:57:41 云市場 嚴(yán)選商城 商品介紹 財務(wù)管理 商品鏈接：好會計；服務(wù)商：暢捷通信息技術(shù)股份有限公司 軟硬件要求 ◆ 軟件配置： 1、操作系統(tǒng)：無要求，Windows、MAC OS來自：云商店![]()
云知識 Web應(yīng)用解決方案對負(fù)載均衡有什么要求？ Web應(yīng)用解決方案對負(fù)載均衡有什么要求？ 時間：2021-05-19 09:16:29 Web系統(tǒng)在負(fù)載均衡方面可以分為四層負(fù)載均衡和七層負(fù)載均衡，四層常見的有LVS。七層常見的有Nginx。HAProxy對四層及七層均支持。 四層來自：百科![]()
華為云ModelArts助力 AI開發(fā)平臺 —ModelArts SDK打通本地IDE與云端訓(xùn)練資源 跟我學(xué)ModelArts丨探索ModelArts平臺個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)API 華為云ModelArts體驗系列-1：我對ModelArts的認(rèn)識 新手如何基于modelarts入門AI 查看更多 收起來自：專題![]()
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) 支持多來自：百科![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機(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、評價等結(jié)果。來自：專題![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用來自：專題![]()
本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 微認(rèn)證 人工智能微認(rèn)證（初級） 抖音小視頻背景歌名識別 華為云自動學(xué)習(xí)之垃圾分類 智能聲音識別 人工智能微認(rèn)證（中級） 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā)來自：專題![]()
的資源池。 可清理當(dāng)前資源池下的其他資源，如停止長時間不使用的Notebook。 在非高峰期時提交訓(xùn)練作業(yè)。 如長期長時間排隊可以聯(lián)系該專屬資源池的賬號管理員，管理員可根據(jù)使用情況對資源池進(jìn)行擴(kuò)容。 ModelArts-產(chǎn)品相關(guān)介紹 更快的普惠AI平臺 ModelArts產(chǎn)品文檔來自：專題![]()
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)據(jù)、自動設(shè)計、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部來自：專題![]()
開發(fā)階段：準(zhǔn)備并配置環(huán)境，調(diào)試代碼，使代碼能夠開始進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，推薦在ModelArts開發(fā)環(huán)境中調(diào)試。 實驗階段：調(diào)整數(shù)據(jù)集、調(diào)整超參等，通過多輪實驗，訓(xùn)練出理想的模型，推薦在ModelArts訓(xùn)練中進(jìn)行實驗。 ModelArts提供了模型訓(xùn)練的功能，方便您查看訓(xùn)練情況并不斷調(diào)整您的模型參數(shù)。您還來自：專題![]()
對于AI開發(fā)者而言，在開始模型訓(xùn)練前，都得提前準(zhǔn)備大量的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后，才能用于AI模型構(gòu)建。 一般情況下，模型構(gòu)建對輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是有要求的，比如圖像分類，一類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條，否則您訓(xùn)練所得的模型無法滿足預(yù)期。為了獲得更好的模型，標(biāo)注的數(shù)據(jù)越多，訓(xùn)練所得的模型質(zhì)量更佳。來自：百科![]()
動態(tài)檢測方案通過運(yùn)行待檢測應(yīng)用于真實手機(jī)或者模擬器沙箱，通過監(jiān)控移動應(yīng)用對系統(tǒng)內(nèi)敏感資源的訪問，結(jié)合移動應(yīng)用的隱私政策聲明分析，檢測移動應(yīng)用是否包含隱私違規(guī)行為。應(yīng)用運(yùn)行則可以由人工進(jìn)行或者UI自動化。 1.2.1 敏感行為監(jiān)測 運(yùn)行時敏感行監(jiān)測實時監(jiān)控應(yīng)用對用戶隱私敏感數(shù)據(jù)的訪問。在實現(xiàn)上分為兩種：一種來自：百科
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