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实战派带你云上体验机器学习,不会算法照样玩转AI。 课程简介 本课程主要内容包括:人工智能发展历程及行业应用介绍,机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解行业趋势及应用前景、掌握机器学习的应用,及如何进行AI应用的学习。 课程大纲 第1节来自:百科发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中,流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 ModelArts Workflow(也称工作流)本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中,流来自:专题
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是面向开发者的一站式 AI 平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处来自:专题非结构化数据的深度学习模型开发、训练、评估和发布,支持多种计算资源进行模型开发与训练,以及超参调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能,支持多类型应用场景、多人标注、自动标注和批量标注。模型工厂是模型的管理中心,支持模型入库、模型上传、格式转换、版本来自:专题
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BS,从 OBS 导入模型创建为AI应用。 制作模型包,则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型包结构示例(以TensorFlow模型包结构为例) 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。来自:专题
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