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Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    机器学习预训练 内容精选 换一换
  • 大V讲堂——预训练语言模型

    华为云计算 云知识 大V讲堂——训练语言模型 大V讲堂——训练语言模型 时间:2020-12-15 16:31:00 在 自然语言处理 (NLP)领域中,使用语言模型训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。

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  • 机器学习概览

    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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  • 机器学习预训练 相关内容
  • AI技术领域课程--机器学习

    第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章

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  • ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型

    ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练,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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  • 机器学习预训练 更多内容
  • ModelArts Pro有什么优势

    高效的行业算法 多行业:积累10+行业/场景的训练模型。 高精度:大部分模型的准确率高于90%。 少数据:训练所需的数据量更少。 智能标注:提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts基础平台,深度软硬件协同。 资源秒级调度,按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放 灵活的部

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  • ModelArts模型训练_创建训练作业_如何创建训练作业

    权完成操作。 创建训练作业 1、登录ModelArts管理控制台。 2、在左侧导航栏中,选择“训练管理 > 训练作业”,进入“训练作业”列表。 3、单击“创建训练作业”,进入“创建训练作业”页面,在该页面填写训练作业相关参数信息。 4、选择训练资源的规格。训练参数的可选范围与已有算法的使用约束保持一致。

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  • ModelArts Pro的应用场景

    优势:针对场景领域提供训练模型,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

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  • 华为云Stack城市智能中枢有什么技术让城市变智能?

    确性还能提升。城市治理中的事项类别非常多,但很多事件的数据量很少,用常规的方式训练模型一个算法耗时长,准确率低。我们依托于训练大模型、小样本学习等技术,可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术,可以实现把白天的图像迁移成晚上,晴天的图像迁移成

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  • 工业智能体应用场景

    生故障,发生故障类型,可以提升服务运维效率,降低设备非计划停机时间,节约现场服务人力成本 优势 多种参数灵活接入 基于历史监测数据、设备参数、当前状态等特征构建故障预测模型,并对预测出的问题给出初步的关键参数分析 算法集成 专业预测性算法支持,集成工业领域典型算法,如决策树,

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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

    术,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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  • 从MindSpore手写数字识别学习深度学习

    从MindSpore手写数字识别学习深度学习 从MindSpore手写数字识别学习深度学习 时间:2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一,应用日益广泛。 语音识别 、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉,深度学习已经渗入到我们生活中的每个

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  • 【云小课】EI第20课 ModelArts Pro 自然语言处理套件 高效构建行业文本处理模型

    通用实体抽取工作流 支持自主上传文本数据,构建高精度实体抽取模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。 特色优势 l 适用智能问答、舆情分析、内容推荐等多种场景。 l 针对多场景领域提供训练模型,支持抽取文本中的实体,分类准确率高。 l 提供完善的文本处理能力,支持多种数据格式内容,适配不同场景的业务数据。

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  • 什么是AI开发

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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  • GPU加速型弹性云服务器介绍

    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。 华北-北京一 可用区2 华北-北京四 可用区1 华东-上海二 可用区2 - 计算加速型 P1 NVIDIA P100(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。

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  • ModelArts是什么_AI开发平台_ModelArts功能

    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,通

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  • 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字

    使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间:2020-12-01 14:59:14 本实验指导用户在短时间内,了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程,并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 实验目标与基本要求

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  • ModelArts分布式训练_分布式训练介绍_分布式调测

    如果切换了Notebook的规格,那么只能在Notebook进行单机调测,不能进行分布式调测,也不能提交远程训练任务。 当前仅支持Pytorch和MindSpore AI框架,如果MindSpore要进行多机分布式训练调试,则每台机器上都必须有8张卡。 ModelArts提供的调测代码中涉及到的 OBS 路径,实际使用时请替换为自己的实际OBS路径。

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  • ModelArts推理部署_模型_AI应用来源-华为云

    行统一管理。 常见问题 常见问题 自动学习生成的模型,支持哪些其他操作? ModelArts自动学习生成的模型支持如下操作: • 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中,仅支持部署为在线服务,如需部署为批量服务或边缘服务,可在“AI应用管理> AI应用 ”页面中直接部署。

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  • 知识图谱与大模型结合方法概述

    第一种融合路线是KG增强LLM,可在LLM训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM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训练,使模型在训练阶段直接学习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

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  • 智能边缘平台

    问题。基于机器视觉的质检方案,通过云端建模分析与边缘实时决策的结合,实现自动视觉检测,提升产品质量。 优势: 高效:云端已训练的视觉模型,在边缘侧部署,实现产品实时预测,提升检测效率,提高产品质量。 模型最优:提供边云协同架构,云端模型训练,数据边缘处理,模型增量训练优化,实现模型最优。

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  • 机器翻译是什么

    实时得到机器翻译结果 多语种翻译 目前支持中英互译,后续将提供更多语种间翻译能力 机器翻译 NLPMT 机器翻译(Machine Translation)致力于为企业和个人提供不同语种间快速翻译能力,通过API调用即可实现源语言文本到目标语言文本的自动翻译 立即使用服务咨询 [免

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