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计算机视觉基础:语义理解
动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了典型的现代物体检测子包含两阶段检测子:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及单阶段检测子: YOLO, SSD;成功的检测子包含的几个模块;图像分割典型算法和图像分割关键算法。 课程目标 通过本课程的学习,使学员:
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ModelArts有什么优势
提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。
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BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升
包括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 机器学习算法优化的技术挑战; 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新; 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践; 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益:
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什么是AI开发
发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 3.训练模型 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习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。
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常见的缓存淘汰算法
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Huawei HiLens和ModelArts的关系
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网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品
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实战篇:不用写代码也可以自建AI模型
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ModelArts Pro的应用场景