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小模型场景:故障感知和定位等确定性和量化的场景,这种场景使用传统的小模型,机器学习和统计算法更准确。可观测数据要做到应采尽采,配合多维度指标检测算法,能达到90%以上的准确性。 大模型场景:故障根因分析要梳理出上百种应用关联的对象,同时通过链路追踪技术找到对象的依赖关系,故障的修复来自:百科
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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。 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来自:专题I应用场景及技术如何落地。 课程简介 本课程将从算法和算力两个维度对人工智能的能与不能展开分析和讨论。。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1.人工智能的边界与应用场景。 2.人工智能历史及发展方向。 课程大纲 第1章 算法:人工智能的能与不能 第2章 算力:从CPU,GPU到NPU来自:百科
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