主题学习中的深度学习

本实验以某数据中心MySQL数据库迁移为例，指导用户掌握DRS迁移流程。 立即实验 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练。 立即实验

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装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CloudIDE、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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使用ModelArts中开发工具学习Python 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THC

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Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CloudIDE、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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Inference 强化学习 天筹求解器 盘古大模型 模型优化 入门&案例 资源&学习 活动&定价 生态合作 概览 AI Gallery ModelArts Pro IDE Inference 强化学习 天筹求解器 盘古大模型 模型优化 入门&案例 资源&学习 活动&定价 生态合作

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开发算法并遵循联邦学习部署服务包规范进行打包，并通过联邦服务提供的Console导入模型包。 边缘节点执行环境在本地运行模型包：边缘节点从联邦Server下载模型包之后，按照NAIE的规范解析模型包，运行模型包中的模型训练和评估算法参与联邦。 父主题： 联邦学习模型包规范

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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针对物体检测作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求、检查标注框是否符合要求（物体检测）。 针对预测分析作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、预测分析作业失败的排查思路。 确保OBS中的数据存在 如果存储在OBS中的图片或数据被删除

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Inference 强化学习 天筹求解器 盘古大模型 模型优化 入门&案例 资源&学习 活动&定价 生态合作 概览 AI Gallery ModelArts Pro IDE Inference 强化学习 天筹求解器 盘古大模型 模型优化 入门&案例 资源&学习 活动&定价 生态合作

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model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CloudIDE、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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示为others。 当model_file_type非None时，联邦Server以模型包中的模型作为初始模型，否则需要重新训练生成初始模型。 env_name string 0 模型包中的模型文件支持在哪些env上执行。 表3 methods表示联邦模型包对外发布的方法信息 名称

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），打开该文件后会出现一个Notebook Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CloudIDE、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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，一般称这种方法为深度学习(Deep Learning,DL)，深度学习经过一系列的发展之后,展现出巨大的应用价值，不断受到工业界、学术界的密切关注。深度学习在图像、语音、自然语言处理、大数据特征提取和广告点击率预估方面取得明显进展。随之出现了多种适合深度学习的基础架构，如Caf

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，一般称这种方法为深度学习(Deep Learning,DL)，深度学习经过一系列的发展之后,展现出巨大的应用价值，不断受到工业界、学术界的密切关注。深度学习在图像、语音、自然语言处理、大数据特征提取和广告点击率预估方面取得明显进展。随之出现了多种适合深度学习的基础架构，如Caf

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驶、互联网、安防、医疗等领域。随着深度学习模型越来越大，所需数据量越来越多，所需的AI算力资源和训练时间越来越长，深度学习的训练和推理性能将是重中之重。 斯坦福大学DAWNBench是全球人工智能领域最权威的竞赛之一，是用来衡量端到端的深度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试

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，一般称这种方法为深度学习(Deep Learning,DL)，深度学习经过一系列的发展之后,展现出巨大的应用价值，不断受到工业界、学术界的密切关注。深度学习在图像、语音、自然语言处理、大数据特征提取和广告点击率预估方面取得明显进展。随之出现了多种适合深度学习的基础架构，如Caf

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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银行存款预测（使用自动学习实现预测分析） 银行中常见一种业务：根据客户特征（年龄、工作类型、婚姻状况、文化程度、是否有房贷和是否有个人贷款），预测客户是否愿意办理定期存款业务。 现在您可以使用ModelArts平台上的自动学习功能，预测某个客户是否会办理存款业务。自动学习功能的使用流程如下所示：

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据的相关信息。 边缘模型学习率 edge model learning rate - 边缘模型学习率同监督学习以及深度学习中的学习率是一个意思，是算法中的重要超参，用来指导如何通过损失函数的梯度调整网络权重。学习率太小，损失函数的收敛过程可能会过慢；学习率太大，损失函数可能会出现

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使用pyACL接口进行应用开发的基本流程和实现方法。 能够基于本文档中的样例，扩展进行其它应用的开发。 掌握以下经验和技能可以更好地理解本文档： 具备Python语言程序开发能力。 对机器学习、深度学习有一定的了解。 父主题： 新手指引

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1、计算机、统计学、数学、计量经济学等相关专业博士及以上学历，AI辅助数据分析相关经验； 2、精通机器学习相关技术原理、常见算法，熟悉Tensorflow、MXNet、Caffe等深度学习框架。熟悉决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法优先，有联邦学习实践优先；

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进度查看 处于“运行中”状态的实例，可单击如图1所示红框中的中心节点，查看联邦的进度，如图2所示。 图1 联邦学习进度查看 图2 联邦学习进度查看 父主题： 运行联邦实例

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的应用场景为客户提供AI深度学习端到端解决方案。 传统行业：用户无自建深度学习平台，希望能够提供简单易用、软硬件一体化的深度学习平台。 互联网和安防行业：用户有自建深度学习平台，希望提供适配客户深度学习平台的开源插件，快速上线昇腾系列AI处理器的深度学习。 超算中心和公有云行业：

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深度学习是人工智能领域的一个概念，和传统的学习相比，深度学习强调学习的深度，揭示内部规律。深度学习是什么概念？深度学习算法有哪些？很多人对此都不理解，下面小编就来给大家详细介绍下吧。　一、深度学习是什么概念？深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最

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xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 父主题： 基于CloudIDE、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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