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  • 机器学习在线训练 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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    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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  • 机器学习在线训练 更多内容
  • 登录成功后,点击网站上方学习中心,看到学习的课程。 学生查看学习的课程如下图所示: 3 课程学习 3.1 课程内容学习 点击课程图片,进入课程主页学习 章节导航中,可以看到课程安排需要学习的内容,如下图所示 课程内容包含:视频,文档,网页,附件,测验和作业。 点击去学习,可以学习该内容,视频学习如下图所示
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    华为云计算 云知识 教师用户怎么操作知途在线学习管理平台 教师用户怎么操作知途在线学习管理平台 时间:2021-03-30 14:57:27 云市场 行业解决方案 教育 使用指南 商品链接:AI高校学科建设;服务商:江苏知途教育科技有限公司 1 平台登录 在浏览器地址栏,输入为您
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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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    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
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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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    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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    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“
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    华为云计算 云知识 网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品 网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品 时间:2021-04-27 15:59:32 内容简介: 将介绍人工智能基本知识体系,机器学习、深度学习、强化学习基础与实践。时空预测问题的AutoML求解—
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    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全流程开发支持公共资源池,专属
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    AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络 AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络
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    提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 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。
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    提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 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。
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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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    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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    如果切换了Notebook的规格,那么只能在Notebook进行单机调测,不能进行分布式调测,也不能提交远程训练任务。 当前仅支持Pytorch和MindSpore AI框架,如果MindSpore要进行多机分布式训练调试,则每台机器上都必须有8张卡。 ModelArts提供的调测代码中涉及到的 OBS 路径,实际使用时请替换为自己的实际OBS路径。
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    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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