- 深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型重要嗎 內(nèi)容精選 換一換
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 將介紹人工智能基本知識(shí)體系,機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐。時(shí)空預(yù)測(cè)問題的AutoML求解—來自:百科發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能夠在市場(chǎng)內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。 ModelArts是一個(gè)一站式的開發(fā)平臺(tái),能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型重要嗎 相關(guān)內(nèi)容
-
平臺(tái),提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)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。 “一站式”是指AI開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié),包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在ModelArts上完成。從技術(shù)上看,Mo來自:百科了解詳情 使用自定義鏡像訓(xùn)練作業(yè) 如果您已經(jīng)在本地完成模型開發(fā)或訓(xùn)練腳本的開發(fā),且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像,并上傳至SWR服務(wù)。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè),使用ModelArts提供的資源訓(xùn)練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型重要嗎 更多內(nèi)容
-
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(jì)費(fèi)項(xiàng)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(dòng)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(dòng)設(shè)計(jì)、調(diào)優(yōu)、訓(xùn)練模型和部來自:專題AI開發(fā)平臺(tái) 產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開發(fā)及部署支持,提供多樣化建模方式,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開發(fā)來自:專題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)模分布式Training、自動(dòng)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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [免來自:百科通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 服務(wù)咨詢來自:專題特點(diǎn):基于不同部門的數(shù)據(jù),構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型,將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對(duì)應(yīng)的部門,顯著提高工作效率。 特點(diǎn):構(gòu)建商品視覺自動(dòng)識(shí)別的模型,可用于無人超市等場(chǎng)景。 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):針對(duì)場(chǎng)景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型,效果遠(yuǎn)好于通用自然語言處理模型??筛鶕?jù)使用過來自:百科數(shù)據(jù)中每個(gè)屬性的聚合方法,例如取最大/最小值,求和,取平均值等。這三種清洗規(guī)則的優(yōu)先級(jí)是過濾 > 去重 > 聚合,也就是用戶同時(shí)設(shè)置了這三種清洗規(guī)則時(shí),數(shù)據(jù)會(huì)先被過濾,再進(jìn)行去重,最后聚合后上報(bào)。 邊緣規(guī)則,就是指邊緣側(cè)的規(guī)則引擎。 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 支持將云端創(chuàng)建的設(shè)備聯(lián)動(dòng)規(guī)則下發(fā)至邊緣側(cè)執(zhí)行,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)邊緣快速閉環(huán)。來自:百科BS,從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例(以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例) 發(fā)布該模型時(shí)只需要指定到“ocr”目錄。來自:專題工程機(jī)械智能檢測(cè)主要應(yīng)用于智慧工地或道路管理,是基于智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,基于大規(guī)模工程機(jī)械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練,將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了對(duì)工程機(jī)械車輛的檢測(cè),從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化,提高運(yùn)算效率,增強(qiáng)適用性,完成對(duì)工來自:云商店
- 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
- 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階篇-預(yù)訓(xùn)練模型1:預(yù)訓(xùn)練分詞Subword、ELMo、Transformer模型原理;結(jié)構(gòu);技巧以及應(yīng)用詳解
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 深度學(xué)習(xí)算法中的預(yù)訓(xùn)練(Pretraining)
- 預(yù)訓(xùn)練模型發(fā)展歷史
- 預(yù)訓(xùn)練語音模型調(diào)研小結(jié)
- 在 NLP 環(huán)境中,模型預(yù)訓(xùn)練和模型微調(diào)對(duì)于深度學(xué)習(xí)架構(gòu)和數(shù)據(jù)意味著什么?
- 【AI實(shí)戰(zhàn)】最強(qiáng)NLP預(yù)訓(xùn)練模型庫PyTorch-Transformers正式開源!支持6個(gè)預(yù)訓(xùn)練框架,27個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型
- 遷移學(xué)習(xí)算法中預(yù)訓(xùn)練模型(Pre-trained Models)
- 如何在MindSpore中使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)