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- 机器学习推理 内容精选 换一换
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第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章来自：百科
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术，包括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战； 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新； 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践； 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益：来自：百科来自：百科
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零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_来自：百科![]()
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ModelArts 推理服务访问公网 ModelArts 推理服务访问公网 ModelArts推理服务访问公网，可以输入图片，先进行公网 OCR 服务调用，然后进行NLP处理，也可以进行公网文件下载，然后进行分析，最终将分析结果回调给公网服务终端。 ModelArts推理服务访问公网，可以来自：专题![]()
行统一管理。 常见问题 常见问题 自动学习生成的模型，支持哪些其他操作？ ModelArts自动学习生成的模型支持如下操作： • 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中，仅支持部署为在线服务，如需部署为批量服务或边缘服务，可在“AI应用管理> AI应用 ”页面中直接部署。来自：专题![]()
华为云计算 云知识 推理模型的迁移与调优 推理模型的迁移与调优 时间：2020-12-08 10:39:19 本课程主要介绍如何将第三方框架训练出来的模型转换成昇腾专用模型，并进行调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用模型转换工具迁移所需要的预训练模型。来自：百科![]()
从MindSpore手写数字识别学习深度学习 从MindSpore手写数字识别学习深度学习 时间：2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。 语音识别 、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个来自：百科![]()
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特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“来自：百科![]()
别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力，通来自：专题![]()
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