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- 再训练机器学习 内容精选 换一换
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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章来自：百科
- 再训练机器学习 相关内容
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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ModelArts推理部署_服务_访问公网-华为云 ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型 ModelArts推理部署_AI应用_部署服务-华为云 ModelArts推理部署_在线服务_访问在线服务-华为云 基于ModelArts实现小样本学习 ModelArts尝鲜+【玩转华为云】来自：专题
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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来自：百科![]()
创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、 OBS 、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 • 支持删除模型或其模型版本 如何保存Notebook镜像环境？ ModelArts中Notebook保存镜像，镜像会以快照的形式保存，保存过程约5分钟，此时不可再操作实例。来自：专题![]()
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：来自：百科![]()
引擎，具有可扩展性和自学习性的特点。可扩展性是指，该引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力，比如智能数据映射，智能元数据发现。这些插件化的能力加载在下图的Online Process组件中，不会对整体架构产生影响。自学习性是指引擎会收集用户的反馈，通过脱敏后，用于对AI模型的再训练。这个再训练发生在下图的Offline来自：百科![]()
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![]()
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![]()
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。来自：百科![]()
时，可以在拷贝数据之前，先进行torch.distributed.init_process_group()，然后再根据local_rank()==0去拷贝数据，之后再调用torch.distributed.barrier()等待所有rank完成拷贝。具体可参考如下代码： import来自：专题![]()
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来自：百科![]()
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![]()
I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。 一站式 开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。来自：百科![]()
课程简介 在自然语言处理(NLP) 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章来自：百科![]()
大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知 大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知 时间：2020-12-16 16:01:11 现有机器视觉学习技术通常依赖于大规模精确标注的训练数据。在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型，在行业应用场景变换时，容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度，介绍来自：百科
