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- 机器学习之训练模型 内容精选 换一换
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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。来自：专题
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ModelArts训练管理 ModelArts训练管理 ModelArts训练管理模块用于创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。在训练模块的统一管理下，方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合，便于追踪最佳的模型与输入配置，您可以通过不同版本间的评估指标比较，确定最佳训练作业。 M来自：专题领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务中的水平都提高了一个等级，学术界掀起了研究预训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章 什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型来自：百科
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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来自：百科![]()
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![]()
通过对教材的解读，使学员能够结合教材+实践，迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。 课程大纲 第1章 模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，来自：百科![]()
云知识 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 时间：2020-12-02 11:21:12 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景，检测道路上人和车的位置。来自：百科![]()
ModelArts训练之超参搜索 ModelArts训练之超参搜索 ModelArts训练中新增了超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最优的超参。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。来自：专题![]()
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![]()
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![]()
模型，可推送至ModelArts模型管理中，进行统一管理。 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>来自：专题![]()
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![]()
个或多个功能。 易上手 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。来自：百科![]()
来自：百科![]()
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，专属资来自：百科![]()
本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章来自：百科
