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机器学习常见的分类有3种：监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号
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摘要：华为云AI开发平台ModelArts黑科技加持AI研发，让模型开发更高效、更简单，降低AI在行业的落地门槛。全面的可视化评估以及智能诊断功能，使得开发者可以直观了解模型各方面性能，从而进行针对性的调优。 今年，全新发布的华为云ModelArts备受关注，创新黑科技成为AI界团宠。
步步体验"混动"AI开发！ 1. 准备工作 PyCharm专业版---官网提供30天试用期的专业版（专业版官网地址） ModelArts插件---可以按照文档下载安装登录 （插件文档地址） Demo案例，点击附件进行下载 2. “混动”开发 2.1 创建N
AI开发所需要的技能如下图所示，可用于学习AI过程中的知识点查漏补缺：
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人工智能技术趋势及行业前景分析 华为云专家-杨川浬 人工智能技术趋势及行业前景分析 人工智能技术趋势及行业前景分析 马上登录，观看直播 已有华为云账号，即刻登录 还未注册华为云，即刻注册 马上登录，观看回放 已有华为云账号，即刻登录 还未注册华为云，即刻注册 直播正在恢复，请稍后重试
基于角色的个性化课程推荐，满足 EI 企业智能开发者用户不同方向的学习需求 共 3 个进阶路径 ModelArts 实战进阶系列 基于华为云ModelArts一站式AI开发平台，配合代码讲解和课后作业，帮助您掌握八大热门AI领域的模型开发能力。 我要学习 HiLens 开发者系列课程 掌握华为 HiLens
02 算法开发在 AI 开发过程中搭建开发环境、选择 AI 算法框架、选择算法、调试代码、安装相应软件或者硬件加速驱动库都不是容易的事情，使得学习 AI 开发上手慢门槛高。为了解决这些问题，ModelArts 算法开发平台简化了整个开发过程，以降低开发门槛，算法开发过程如下图所示：支持所有主流的
力更多开发者。本分论坛将全面介绍AI开发流水线如上的重磅能力和行业应用案例，帮助伙伴及开发者开启自己的AI开发流水线，完成应用构建。 一、基于行业算法套件的ModelArts云原生AI开发最佳实践 作为一名华为云AI开发工程师，在面对一个业务场景问题或者已经抽象过的AI问题，我们是如何进行AI开发落地的？
度管理能力，兼容业界主流AI开发调试、训练推理框架。 AI平台层提供端到端的AI开发工具链，支持开发者一站式完成模型开发和上线，并提供高效的资源管理能力，支持自动化故障恢复，提升AI模型开发、训练、上线全流程效率。 AI开发工具链层提供端到端的大模型开发工具链，支持主流优质开源大
ModelBox 端云协同AI开发套件（RK3568）上手指南 应用开发 1. 远程连接开发板 我们推荐在PC端使用VS Code远程连接开发板来对设备操作。 1）下载VS Code VS Code官网下载安装Windows x64版本的编辑器。 2）安装Remote-SSH
数智专区 为AI和大数据数字资产量身打造的开放性数智生态市场，搭建开发者和使用者之间的供需桥梁并提供交易服务，使能“端”，“边”，“管”，“云”，助力智能化产业化落地 数智专区 为AI和大数据数字资产量身打造的开放性数智生态市场，搭建开发者和使用者之间的供需桥梁并提供交易服务，使
本地代码提交至ModelArts训练任务，沉浸式AI开发体验 ModelArts是华为云一站式AI开发平台，“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ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使
展开详情 开发者转型记，分享AI开发的酸甜苦辣 华为云专家亲述AI开发，将简单留给开发者，复杂留给华为云，普惠AI进行到底。 华为专家亲述：如何转型搞 AI？ 资深行业人士真实经验分享，非AI专业技术人员转型 AI 技术要注意什么？ 华为云MVP毛昌启：开发者转型记，AI开发平台的“魔力”
才能带来改变。 当更多科学家、行业专家、AI架构师，用这样的角度和动力去思考AI、推动AI、建造AI，横亘在AI面前的产业天堑，最终会成为登山者的丰碑，成为AI工业化变革的标志。 也许有一天，我们在聊AI往事的时候，会记住这么几个字： AI落地，“盘古”开天。 上一篇： 华为云发布业界首个分布式云原生产品UCS
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地
机器学习常见的分类有3种：监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号
com/develop/aigallery/article/detail?id=cffa35b5-ef9c-4638-9e97-1664d53708c6 数据介绍： 在AI开发过程中，数据标注的时间可能占了一半以上，非常消耗人力。本实验基于ModelArts智能数据标注功能，用AI来解决数据
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