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- 机器学习之训练模型 内容精选 换一换
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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
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特点:构建专有的自然语言处理分类模型,将大量的政务询问分发到对应的部门,显著提高工作效率。 优势:针对场景领域提供预训练模型,效果远好于通用自然语言处理模型。可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 商品识别 特点:构建商品视觉自动识别的模型,可用于无人超市等场景。 优势:用户自定义模型可以实现99.来自:百科临的挑战、极“快”致“简单”的模型训练。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握AI模型训练原理及实现过程。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 AI开发痛点分析 第3节 ModelArts介绍 第4节 图像分类Demo演示 第5节 自动学习Demo演示 第6节 课程总结来自:百科
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,则该产品不需要进行编解码插件开发。 设备接入之命令下发 为能有效地对设备进行管理,设备的产品模型中定义了 物联网平台 可向设备下发的命令,应用服务器可以调用物联网平台开放的API接口向设备下发命令,以实现对设备的远程控制。 设备接入之设备消息跟踪 在设备鉴权、命令下发、数据上报、平来自:专题