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- 深度學(xué)習(xí)樣本庫標(biāo)注 內(nèi)容精選 換一換
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ModelArts數(shù)據(jù)準(zhǔn)備全流程： 數(shù)據(jù)標(biāo)注 模型訓(xùn)練過程中需要大量已標(biāo)注的數(shù)據(jù)，因此在模型訓(xùn)練之前需要進行數(shù)據(jù)標(biāo)注作業(yè)。ModelArts為用戶提供了標(biāo)注數(shù)據(jù)的能力： 人工標(biāo)注：對于不同類型（圖片、音頻、文本和視頻）的數(shù)據(jù)，用戶可以選擇不同的標(biāo)注類型。 智能標(biāo)注：智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片來自：專題化UI測試功能編程。 2 目標(biāo)檢測技術(shù)在隱私合規(guī)檢測領(lǐng)域的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測，主要用于在視圖中檢測出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學(xué)習(xí)算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進。在結(jié)構(gòu)上，F(xiàn)aster來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)樣本庫標(biāo)注 相關(guān)內(nèi)容
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5. 人工智能的未來展望 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：百科來自：專題
- 深度學(xué)習(xí)樣本庫標(biāo)注 更多內(nèi)容
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物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門 課程學(xué)習(xí)，動手實驗，技能認(rèn)證，全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門課程、開發(fā)者課程、合作伙伴課程 動手實驗 02 精心設(shè)計云上實驗，深度體驗云服務(wù) 精心設(shè)計云上實驗，深度體驗云服務(wù) 初學(xué)入門 初學(xué)入門來自：專題![]()
模板設(shè)計并調(diào)用服務(wù)接口。 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![]()
多語言SDK提供豐富的資產(chǎn)存儲管理接口，支持圖片、視頻、音頻、3D模型、文本等富媒體的一鍵存儲。安全、高可靠、類型豐富，無需考慮容量限制。 基于深度學(xué)習(xí)和大樣本庫的 內(nèi)容審核 能力，支持對圖片、文本、視頻進行涉黃、廣告、涉暴等內(nèi)容的自動檢測，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險。 CND全球穩(wěn)定加速，將數(shù)字資來自：百科![]()
靈活的編程語言支持:AI開發(fā)平臺能夠支持多種編程語言,如Python、Java、R等,為開發(fā)人員提供更加靈活的選擇。5. 豐富的算法和模型庫:AI開發(fā)平臺能夠提供豐富的算法和模型庫,使得開發(fā)人員可以更加快速地實現(xiàn)模型,提高模型效果。6. 完善的技術(shù)支持和社區(qū):AI開發(fā)平臺能夠提供完善的技術(shù)支持和社區(qū)來自：專題![]()
第2章 華為全棧AI戰(zhàn)略 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![]()
Kit上運行。 ModelArts自動學(xué)習(xí)功能訓(xùn)練生成的模型，暫時不支持用于Huawei HiLens平臺 。 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、自動來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法：人工智能的能與不能 第2章 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，為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供來自：百科![]()
汽車RPA RPA教學(xué)管理云平臺精選內(nèi)容推薦 低代碼開發(fā)簡易出差審批應(yīng)用_低代碼平臺_華為云Astro GaussDB 數(shù)據(jù)庫如何定義變量_GaussDB怎么樣_高斯數(shù)據(jù)庫如何定義變量 國內(nèi)的免費 CDN _CDN網(wǎng)絡(luò)_CDN推薦 低代碼開發(fā)平臺 _華為云低代碼_Astro Zero 華為云C來自：專題![]()
識別支持證件識別、票據(jù)識別、定制模板識別、通用表格文字識別等。 為什么選擇華為云文字識別服務(wù) 識別精度高：采用先進的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬級海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練。 穩(wěn)定服務(wù)：成功應(yīng)用于各類場景，基于華為等企業(yè)客戶的長期實踐，經(jīng)受過復(fù)雜場景考驗。 支持復(fù)雜場景：證件支持復(fù)雜背景來自：專題![]()
標(biāo)是學(xué)生通過教育過程最后所取得的學(xué)習(xí)成果，保證學(xué)生能夠達到預(yù)期目標(biāo)），聯(lián)合產(chǎn)業(yè)制定培養(yǎng)目標(biāo)，設(shè)計教學(xué)環(huán)節(jié)，制定課程。綜合AI人才目標(biāo)崗位和培養(yǎng)需求，知途教育聯(lián)合華為云梳理了高校AI課程體系，開發(fā)了專業(yè)核心課、進階課及綜合實踐課，以豐富的實訓(xùn)案例庫讓學(xué)生在實操中深化理論，掌握技能。來自：云商店![]()
別成可編輯的文本格式，以JSON格式返回識別結(jié)果。 華為云OCR產(chǎn)品優(yōu)勢 識別精度高 華為云文字識別OCR采用先進的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬級海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對各種業(yè)務(wù)場景優(yōu)化 穩(wěn)定服務(wù) 華為云OCR成功應(yīng)用于各類場景，基于華為等企業(yè)客戶的長期實踐，經(jīng)受過復(fù)雜場景考驗 支持復(fù)雜場景來自：專題![]()
的算法框架定制出自己所需的功能。平臺核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓(xùn)練平臺與推理服務(wù)平臺。其中樣本庫是存儲和管理各類型樣本資源的組件，為訓(xùn)練環(huán)境提供標(biāo)注樣本，支撐模型訓(xùn)練；算法庫是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉庫，模型庫是存儲和管理各類型專用模型的組件；訓(xùn)練平臺是支撐模型來自：其他![]()
圖1 ModelArts架構(gòu) 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![]()
實驗指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務(wù)器 的圖像分類應(yīng)用。 初級 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 本實驗指導(dǎo)用戶使用鯤鵬分析掃描工具識別java軟件中的依賴庫，并在鯤鵬平臺完成java代碼的編譯遷移。 初級 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)軟件包遷移 本實驗指導(dǎo)用戶使用鯤鵬開發(fā)套件Porting Advisor將X86平臺knox來自：專題
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