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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
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程中的反馈持续优化模型，如部门方向有调整时，可以用户自己调节模型，及时更新。 优势：用户自定义模型可以实现99.5%的识别准确率，可以实现秒级识别整盘商品，从而提升结算效率。模型训练、更新的流程自动化，只需要客户自己上传标注图片，就可以在线完成模型训练、评估、发布。 优势：支持不来自：百科计费 ModelArts是什么_AI开发平台_ModelArts功能 华为云ModelArts_ModelArts开发_AI全流程开发 ModelArts AI Gallery_市场_资产集市 ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型 ModelArts推理部署_服务_访问公网-华为云来自：专题
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可视化界面：全流程可视化。 全生命周期：从数据标注、模型训练、服务部署、增量更新的全生命周期。 专属定制：根据场景数据自定制模型。 高效的行业算法 多行业：积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。 极致性能来自：百科![]()
DigiX人工智能校园创新大赛华为AI开发平台实践 DigiX人工智能校园创新大赛华为AI开发平台实践 时间：2020-12-15 19:57:24 “DigiX人工智能校园创新大赛”是江苏省人工智能学会（JSAI）和华为终端云服务联合举办的面向高校学子的基于人工智能的高级别创新来自：百科![]()
设备更新换代快，游戏内容付费高，大幅增加用户成本。 游戏下载费时费力 游戏需先下载，再体验，增加了游戏推广难度和获客成本； 游戏玩家时间碎片化和游戏精品化使得包体大幅增大，大幅增加用户等待时间。 游戏无法跨平台玩 PC、手机、主机游戏，各游戏平台资源无法共享，玩家也无法切换终端设备畅玩多种类的游戏，用户体验差。来自：百科![]()
注的样本进行训练；“精准型”会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。 “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型，选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。从当前账号管理的模型列表中选择一个匹配的模型，用于智能标注。 下图为“图像分类”类型的智能标注： 下图为“物体检测”类型的智能标注：来自：百科![]()
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。 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、来自：百科![]()
趣味课堂+课后作业，专家全程QQ群答疑指导 【加入训练营你需要完成】 本次训练营三步走： 1.点击左上角报名训练营； 2.听课； 3.完成26个作业。 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。 华为云将来自：百科![]()
华为云计算 云知识 AI人工智能免费学习课程 AI人工智能免费学习课程 时间：2020-12-02 19:17:08 想系统学AI，但苦于没有渠道和路径，莫慌，由华为云学院潜心打造、用心打磨的AI体系化好课，是2020年不可错过的普惠AI课程！课程拥有资深专家讲师阵容，华为云AI专家，多年来自：百科![]()
华为云计算 云知识 推理模型的迁移与调优 推理模型的迁移与调优 时间：2020-12-08 10:39:19 本课程主要介绍如何将第三方框架训练出来的模型转换成昇腾专用模型，并进行调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用模型转换工具迁移所需要的预训练模型。来自：百科![]()
ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、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。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在Mo来自：百科![]()
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使用开发环境将本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练 本案例介绍如何在本地进行MindSpore模型开发，并将模型迁移至ModelArts训练。ModelArts支持使用PyCharm进行“混动”开发：“混动”开发表示代码开发和调试使用本地IDE，按需使用远程资源和环境调试和训练模型。通过“混动来自：专题![]()
类型）该引擎训练一天相当于人类玩家打10万年。 图1 人工智能应用架构图 Learner：学习集群，一般是多个GPU显卡组成训练集群 Actor：采用竞享实例提供CPU，每个线程作为一个AI玩家，用于测试策略的执行效果 Policy：Learner的输出结果，游戏AI的策略 Re来自：专题![]()
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了解详情 使用自定义镜像训练作业 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像，并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业，使用ModelArts提供的资源训练模型。 了解详情 使用自定义镜像创建AI应用来自：专题
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