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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学习技术，同时ModelArts是一
路线设计，专业的考试认证。基础入门、循序渐进，3大阶段完备学习路径，系统性提升技能，告别临时救火那么。。。 “赶快开启您的野蛮成长吧！” 领域学习对象学前准备基础入门进阶与实战考试与认证Astro低代码软件开发工程师学习目的：熟悉软件开发基础知识《华为云Astro实操指导课程》《
在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。增量训练的操作步骤登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。在自动学习项目管理页面，单击对应的项目
机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两
K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大
回主贴查看更多活动环节 参与方法 根据学习路径中列出的课程内容，选择自己感兴趣的部分学习；根据各关卡要求完成小测或实操体验打卡，即可获得相应的积分以及奖励！（不强制要求学习课程，如已熟悉物联网各部分知识，可直接去完成任务打卡） 学习路径 *课程1 -6 均为免费课程课程 1
网人才成为热门人才！相信大家在日常学习中已经积累了一定的物联网理论知识，在日前的培训中，也大概了解了物联网开发的相关要领。为了帮助大家更深入地学习物联网相关的知识和技能，我们针对本次参与线下训练营的同学开展本次线上学习、实战开发活动。来参与学习打卡、完善你的作品，即可获得丰富的奖
附录：Spring源码学习专栏 在前面章节的学习中，我们对Spring框架的IOC实现源码有了一定的了解，接着本文继续学习Springframework一个核心的技术点AOP技术。 在学习Spring AOP源码之前，您是否对AOP有足够熟悉的理解？在对应用都不熟悉之前就去学习源码，肯定是
通知~通知~低代码开发者须知！PaaS产品赋能中心，将全面助力您成长，快来把本帖收藏起来，码住~学习 不迷路！哈喽~各位璀璨的开发者们，对于低代码方向的学习成长，有些小伙伴一定干劲儿满满，如何系统性提升技术能力呢？别急，通过华为云多位专家整理归纳，这里有一份“成长清单”来了~~
一、项目介绍 背景 在许多关键领域，如医疗诊断、金融风险评估和自动驾驶，人工智能系统的决策对人类生活产生直接影响。然而，黑盒式的深度学习模型通常难以解释，给用户和决策者带来了困扰。因此，可解释性人工智能的发展变得至关重要。 解决方案 可解释性人工智能通过提供透明、可理解
（3）ModelArts服务之自动学习 面向业务开发者的ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
表连接类型可以分为：内连接、外连接，在看《收获，不止sql优化》一书并做了笔记 1.1 内连接 内连接：指表连接的结果只包含那些完全满足连接条件的记录。下面学习一下内连接的，给个例子，这里创建两张表，然后用内连接方式查询，看看例子： SQL>select * from t1; id col1 ----
练、到处应用”的足够泛化的机器学习模型。例如，在下图中，DA问题假定训练集和测试集都可以在训练过程中被访问，而DG问题中则只有训练集。DG问题的示意图如下所示，其形式化定义如下：DG不仅与DA问题有相似之处，其与多任务学习、迁移学习、元学习、终身学习等，都有一些类似和差异之处。我们在下表中对它们的差异进行了总结。
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在对CANN和昇腾有了一个基础的了解认知后，下面我们就来学习了解一下PyTorch和AscendCL的相关知识。 PyTorch 它是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU
目前的图表示(GR)算法在超参数调优方面需要大量的人工专家，这极大地限制了其实际应用，促使人们迫切需要无需人工干预的自动图表示。虽然自动机器学习(AutoML)是自动超参数调优的一个很好的候选对象，但关于自动图表示学习的文献报道很少，现有的工作只有使用黑盒策略，缺乏解释不同超参数的相对重要性的见解。为了解决这一问题，本
ModelArts 的自动学习以及云对象存储的 OBS，实现简单的垃圾分类系统。二、内容描述本垃圾分类图像识别系统主要通过创建图像分类自动学习项目，进行数据标注，进行自动训练和部署测试，再到最后的结束测试。 三、主要流程四、图像分类任务介绍ModelArts 服务之自动学习图像分类项目，是
为什么取名“MoXing”？ 首先，“MoXing”是“模型”一词的汉语拼音。因为深度学习时代，中国的科研和工程团队逐步成为行业的引领者，使用源于中文的名称，彰显了深度学习服务（DLS）研发团队的自信，DLS研发团队将努力把MoXing API打造为模型开发领域的业界
本课程由天津大学石育澄老师，介绍联邦域自适应中对抗机器学习方法的应用。主要内容包括，对抗噪声可缓解域差异导致的性能损失，对抗训练方法可对齐域间数据分布，或作为数据增广方法提供更多监督信息。
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