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- 深度学习如何无监督预训练 内容精选 换一换
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来自：百科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 什么是开放环境的自适应感知 第2章来自：百科
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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99.5%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、更新的流程自来自：百科19:49:41 物联网 大数据分析 云计算 一站式物联网数据捷高效开发体现在哪些方面？主要体现在： 环境准备更快——与华为云IoT设备管理预集成，无需任何配置，即可打通IoT数据源；边云协同的框架能力，只须聚焦分析业务逻辑开发，不感知边缘资源管理；一键开通数据分析相关能力，按需使来自：百科
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全球首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型，预测速度提升10000倍 了解详情 盘古NLP大模型 业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，利用大数据预训练、对多源丰富知识相结合，并通过持续学习吸收海量文本数据，不断提升模型的效果。 了解详情 盘古CV大模型 基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑来自：专题![]()
实现AI应用的快速构建，让AI在行业的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式，能够进一步实现AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练，便可以直接适配多类通用场景，用户仅需在此基础上，基于极小的样本进行数来自：百科![]()
特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，来自：专题![]()
Zero广泛应用于企业内部信息建立、查询、管理、审批流程等方面，通过鼠标简单拖拉选项即可完成，适用于无编程基础的员工开发企业应用。 3.价值分析：Astro Zero有效减少技术学习成本和开发时间，使原本复杂冗长的前端开发工作变得直观便捷，从而快速响应业务需求并展示商业价值。 4.使用反馈：来自：专题![]()
第15章 无监督学习-聚类算法 第16章 无监督学习 - 关联规则 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，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。来自：百科![]()
第1节 人工智能发展及应用 第2节 人工智能与机器学习 第3节 监督学习与非监督学习实例讲解 第4节 如何快速掌握AI应用的能力 AI开发平台 ModelArts 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Tra来自：百科![]()
第一种融合路线是KG增强LLM，可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例，一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入，并遮盖其实体或者关系来进行预训练，使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG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![]()
保证指定数量Pod成功运行结束； 2. 支持并发执行； 3. 支持错误自动重试； 4. 支持暂停/恢复Job。 Job的典型使用场景：计算以及训练任务, 如批量计算，AI训练任务等。 CronJob主要处理周期性或者重复性的任务： 1. 基于Crontab格式的时间调度； 2. 可以暂停/恢复CronJob。来自：百科![]()
ModelArts分布式训练 ModelArts分布式训练 ModelArts提供了丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。也提供了分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 ModelArt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![]()
从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像来自：专题![]()
、openGauss数据库基础知识，还能在心得专区分享自己的学习体会。学生和讲师、学生之间都能深度互动，充分提升学习趣味性和积极性。 03 课后考试，即时了解学习效果 训练营在课程结束后，会组织线上随堂考试，检测学生学习效果。学生可通过电脑、手机等多设备随时随地参加考试。考试为智来自：百科
