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  • 机器学习训练精度 内容精选 换一换
  • 需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程
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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
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  • 机器学习训练精度 相关内容
  • 时间:2020-12-22 16:51:07 面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理,模型开发,模型训练,模型管理和部署上线流程。涉及计费项包括:模型开发环境(Notebook),模型训练训练作业、可视化作业),部署上线(在线服务)。AI全流程开发支
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    ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练,俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。
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  • 机器学习训练精度 更多内容
  • 流程。 开放的生态:用户间快速共享、交易。 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、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。
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    2、边云协同AI训练概念及其使用场景、如何应对边缘AI痛点; 2、KubeEdge边云协同AI框架发布及其技术原理。 听众收益: 1、了解边缘 AI 的应用场景、价值和技术挑战,与传统离线 AI 和云上 AI 应用的差异; 2、了解边云协同推理和训练模式对当前边缘 AI“云上训练,端边推
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    权完成操作。 创建训练作业 1、登录ModelArts管理控制台。 2、在左侧导航栏中,选择“训练管理 > 训练作业”,进入“训练作业”列表。 3、单击“创建训练作业”,进入“创建训练作业”页面,在该页面填写训练作业相关参数信息。 4、选择训练资源的规格。训练参数的可选范围与已有算法的使用约束保持一致。
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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:
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    异常检测 用于预测数据集中的异常数据点;可通过学习正常数据的特征分布规律来建立基准模型,可融合多个基准模型提升预测精度并减少误报和漏报的情况 盘古科学计算大模型产品功能 盘古气象大模型 首个精度超过传统数值预报方法的AI方法,1小时-7天预测精度均高于传统数值方法(欧洲气象中心的operational
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    智慧交通边缘节点通过视频和雷达融合分析,智能化算法检测道路交通事件(算法云端训练、边缘执行),有效实时提供碰撞告警,红绿灯相位推送,车流量感知及控制等智能服务。向交通管理者提供交通全息监控能力,向车辆提供高精度定位及地图服务、交通安全预警能力,提升驾驶安全和道路通行效率,促进节能减排和便捷监管,支持向端云协同自动驾驶演进。
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    显著降低企业人力成本 优势 匹配精度高 智能问答机器人服务融合机器学习、信息检索、深度学习等多种技术的智能语义匹配引擎,保证客服问题高精度命中,返回满意答案 知识闭环 智能问答机器人服务采用文本挖掘、关联规则等技术从日志、操作记录等多源数据中学习领域知识,强化问答知识库,提升问答效果
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    CR服务二次开发案例介绍、 基于ModelArts的 OCR 模型训练教程。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、熟悉文字识别行业趋势挑战及相关场景解决办法; 2、熟悉华为云文字识别OCR知识体系; 3、通过模型训练,了解OCR开发逻辑。 课程大纲 第1章 OCR服务介绍 第2章
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    实现AI应用的快速构建,让AI在行业的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式,能够进一步实现AI模型的通用性,泛化能力以及高精度,驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练,便可以直接适配多类通用场景,用户仅需在此基础上,基于极小的样本进行数
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    发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 3.训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。
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    使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间:2020-12-01 14:59:14 本实验指导用户在短时间内,了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程,并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 实验目标与基本要求
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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
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    NVLink 32G显存(GPU直通) 机器学习、深度学习训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 机器学习、深度学习训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。
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    管理控制台 ModelArts AI应用来源 收起 展开 自动学习 收起 展开 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。新版自动学习中,流程由workflow进行承载。 帮助文档 收起 展开 Workflow
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    华为云计算 云知识 深度学习 深度学习 时间:2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种,机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征
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    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
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    云知识 什么是智能问答机器人 什么是智能问答机器人 时间:2020-09-16 14:52:09 智能问答机器人简称 QABot ,可帮助企业快速构建、发布和管理智能问答机器人系统。能够快速应用至售后自动回答、坐席助手、售前咨询机器人等场景。 提供问答引擎、机器人管理平台来方便客户快
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