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基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署
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华为云ROMA Connect 的智能集成 | 现代企业数字化转型的新利器
引擎,具有可扩展性和自学习性的特点。可扩展性是指,该引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力,比如智能数据映射,智能元数据发现。这些插件化的能力加载在下图的Online Process组件中,不会对整体架构产生影响。自学习性是指引擎会收集用户的反馈,通过脱敏后,用于对AI模型的再训练。这个再训练发生在下图的Offline
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AI开发的基本概念
15:54:18 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)函数值最大。
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