- 深度學(xué)習(xí)模型圖 內(nèi)容精選 換一換
-
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法,對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整理,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值,發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通??梢詺w納為幾個(gè)步驟:確定目的、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型、部署模型。 圖1 AI開發(fā)流程 1.確定目的來自:百科CPU或者AI Core上,通過驅(qū)動(dòng)激活硬件執(zhí)行。任務(wù)調(diào)度器本身運(yùn)行在一個(gè)專屬的CPU核上。 數(shù)字視覺預(yù)處理模塊是一個(gè)面向圖像視頻領(lǐng)域的多功能封裝體。在遇到需要進(jìn)行常見圖像或視頻預(yù)處理的場(chǎng)景時(shí),該模塊為上層提供了使用底層專用硬件的各種數(shù)據(jù)預(yù)處理能力。 L0計(jì)算資源層 L0計(jì)算資源層是昇來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型圖 相關(guān)內(nèi)容
-
結(jié)之后建立起來的一個(gè)邏輯模型,它主要是用于描述系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的各種狀態(tài)。這個(gè)模型不關(guān)心具體的實(shí)現(xiàn)方式(例如如何存儲(chǔ))和細(xì)節(jié),而是主要關(guān)心數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的各個(gè)處理階段的狀態(tài)。 實(shí)際上,數(shù)據(jù)流圖也是一種數(shù)據(jù)概念模型。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵來自:百科來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型圖 更多內(nèi)容
-
Studio支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練,同時(shí)支持多種深度學(xué)習(xí)框架,使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計(jì)算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái):AI Studio提供高效率的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái),支持多種數(shù)據(jù)標(biāo)注場(chǎng)景,包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、文本檢測(cè)和文本識(shí)別等,幫助企業(yè)快速標(biāo)注大量數(shù)據(jù)。6來自:專題AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)來自:專題出原始模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、權(quán)重參數(shù),再通過圖的表示法,由統(tǒng)一的中間圖(IR Graph)來重新定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。中間圖由計(jì)算節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,計(jì)算節(jié)點(diǎn)有不同功能的TBE算子組成,而數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)專門接收不同的張量數(shù)據(jù),為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)提供計(jì)算需要的各種輸入數(shù)據(jù)。這個(gè)中間圖是由計(jì)算圖和權(quán)值構(gòu)成,涵蓋來自:百科包括基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例,模型訓(xùn)練、測(cè)試、評(píng)估全流程覆蓋,配合代碼講解和課后作業(yè),幫助您掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括圖像分類、物體檢測(cè)、圖像分割、 人臉識(shí)別 、 OCR 、視頻分析、自然語(yǔ)言處理和 語(yǔ)音識(shí)別 這八大熱來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無(wú)意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動(dòng) 用戶身份驗(yàn)證,限制操作權(quán)限來自: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 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科萬(wàn)物檢測(cè) 可根據(jù)提示對(duì)圖片中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),解決場(chǎng)景碎片化問題,無(wú)需提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 萬(wàn)物分割 可根據(jù)提示對(duì)圖片中的目標(biāo)進(jìn)行分割,常在輔助標(biāo)注、AIGC等場(chǎng)景應(yīng)用。 盤古多模態(tài)大模型功能優(yōu)勢(shì) 原生支持中文 億級(jí)中文圖文,百萬(wàn)中文關(guān)鍵詞,更佳中文理解能力。 精準(zhǔn)語(yǔ)義理解 精準(zhǔn)圖文描述,對(duì)齊語(yǔ)義理解,智能語(yǔ)境識(shí)別。來自:專題個(gè)性定制 可根據(jù)用戶的特定場(chǎng)景,進(jìn)行圖像搜索定制化服務(wù)。 圖像搜索 ImageSearch 圖像搜索( Image Search ),即以圖搜圖,華為云圖像搜索基于深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù),利用特征向量化與搜索能力,幫助客戶從指定圖庫(kù)中搜索相同及相似的圖片。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自:百科5%的識(shí)別準(zhǔn)確率,可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)別整盤商品,從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動(dòng)化,只需要客戶自己上傳標(biāo)注圖片,就可以在線完成模型訓(xùn)練、評(píng)估、發(fā)布。 票據(jù)識(shí)別 特點(diǎn):對(duì)各種格式的票據(jù)圖片,可制作模板實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵字段的自動(dòng)識(shí)別和提取。 優(yōu)勢(shì):支持不同格式票據(jù)圖片的自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取。通過可視化界面操來自:百科全流程 AI開發(fā)平臺(tái) 介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測(cè) 第4章 AI進(jìn)階篇階段總結(jié)直播&問題答疑 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),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(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分來自:百科
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)
- 深度學(xué)習(xí)模型編譯技術(shù)
- 深度學(xué)習(xí)模型完成圖像分類小項(xiàng)目
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 深度學(xué)習(xí)-通用模型調(diào)試技巧
- 利用深度學(xué)習(xí)建立流失模型
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:Transformer模型
- 深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別模型:遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:遷移學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型
- 深度解析與學(xué)習(xí)應(yīng)用-模型樹