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- 深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)集質(zhì)量 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)中數(shù)據(jù)集質(zhì)量 相關(guān)內(nèi)容
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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：百科一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練，再使用模型對新的數(shù)據(jù)進行推理和預(yù)測，因此數(shù)據(jù)是機器學(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，大部分識別算來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)集質(zhì)量 更多內(nèi)容
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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![]()
和產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。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 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時間：2020-12-01 10:31:05 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。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
兩張表中進行質(zhì)量監(jiān)控，并輸出對賬結(jié)果。 數(shù)據(jù)對賬對于數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)遷移流程中的數(shù)據(jù)一致性至關(guān)重要，而跨源數(shù)據(jù)對賬的能力是檢驗數(shù)據(jù)遷移或數(shù)據(jù)加工前后是否一致的關(guān)鍵指標(biāo)。 如何確認(rèn)質(zhì)量作業(yè)或?qū)~作業(yè)已經(jīng)阻塞？ 作業(yè)運行狀態(tài)長時間處于運行中時，選擇“運維管理”，點擊操作欄中的“結(jié)果&日來自：專題![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 時間：2020-12-02 10:27:51 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：百科![]()
Gallery的數(shù)據(jù)功能支持數(shù)據(jù)集的共享和下載。如果您是買家，可以在AI Gallery數(shù)據(jù)中，查找并下載滿足業(yè)務(wù)需要的數(shù)據(jù)集。如果您是賣家，可以將自己本地的數(shù)據(jù)集，發(fā)布至AI Gallery中，共享給其他用戶使用。 華為云推薦： ModelArts 數(shù)據(jù)管理 簡介 https://support來自：百科![]()
從而全方位保證發(fā)布的質(zhì)量和安全。 從數(shù)字世界邁向智能世界，軟件已經(jīng)成為企業(yè)越來越重要的資產(chǎn)。守護軟件質(zhì)量，也就是守護企業(yè)長期構(gòu)筑“值得信賴”的品牌。“軟件質(zhì)量”絕非一時興起，而應(yīng)該在企業(yè)中形成“軟件質(zhì)量”文化，并將質(zhì)量保障相關(guān)的研發(fā)工具融入到企業(yè)軟件生產(chǎn)過程中，使其每時每刻發(fā)揮作用，才能真正將“軟件質(zhì)量”落地。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ROMA Connect實現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成 使用ROMA Connect實現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成 時間：2020-12-01 14:55:02 實驗指導(dǎo)用戶短時間內(nèi)熟悉并利用云服務(wù)快速實現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)的集成。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 熟悉華為云VPC/E CS /RD來自：百科![]()
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![]()
5、停止或刪除模型訓(xùn)練作業(yè)，請參考停止、重建或查找作業(yè)。 6、如果您在訓(xùn)練過程中遇到問題，文檔中提供了部分故障案例供參考，請參考訓(xùn)練故障排查。 推理部署 AI模型開發(fā)完成后，在ModelArts服務(wù)中可以將AI模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用，將AI應(yīng)用快速部署為推理服務(wù)，您可以通過調(diào)用API來自：專題![]()
AI 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)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 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)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機器學(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. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
華為云DevSecOps質(zhì)量效能白皮書 數(shù)字經(jīng)濟時代已然來臨，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如火如荼，所有企業(yè)都希望抓住未來產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展的機遇，成為數(shù)字化變革浪潮中的一員，通過自動化、信息化、數(shù)據(jù)化的數(shù)字化基座來承載自身業(yè)務(wù)創(chuàng)新和發(fā)展。圍繞DevSecOps價值流所構(gòu)建的研發(fā)質(zhì)量效能管理體系將是這一變革的破局之道。來自：專題![]()
拓?fù)洹?> 基于應(yīng)用的拓?fù)?應(yīng)用視角的拓?fù)涞貓D，用于展示業(yè)務(wù)流任務(wù)中應(yīng)用之間的連接關(guān)系，方便用戶從應(yīng)用維度查看應(yīng)用之間的關(guān)系、業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)系。 > 基于對象的拓?fù)?對象視角的拓?fù)涞貓D，用于展示業(yè)務(wù)流任務(wù)中對象節(jié)點之間的連接關(guān)系，用戶可以從對象維度查看數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，如開來自：百科
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