再训练机器学习 内容精选 换一换
  • 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

    来自:百科

    查看更多 →

  • 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

    来自:百科

    查看更多 →

  • 再训练机器学习 相关内容
  • 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。

    来自:专题

    查看更多 →

  • 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。

    来自:专题

    查看更多 →

  • 再训练机器学习 更多内容
  • 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

    来自:百科

    查看更多 →

  • 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。

    来自:专题

    查看更多 →

  • 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:

    来自:百科

    查看更多 →

  • 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模型的训练。这个再训练发生在下图的Offline

    来自:百科

    查看更多 →

  • 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

    来自:百科

    查看更多 →

  • 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。

    来自:百科

    查看更多 →

  • ModelArts分布式训练_分布式训练介绍_分布式调测

    时,可以在拷贝数据之前,先进行torch.distributed.init_process_group(),然后根据local_rank()==0去拷贝数据,之后调用torch.distributed.barrier()等待所有rank完成拷贝。具体可参考如下代码: import

    来自:专题

    查看更多 →

  • 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

    来自:专题

    查看更多 →

  • 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

    来自:百科

    查看更多 →

  • 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

    来自:百科

    查看更多 →

  • ModelArts有哪些功能

    特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 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。 云边端多场景部署 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。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“

    来自:百科

    查看更多 →

  • ModelArts有什么优势

    I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。 一站式 开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。

    来自:百科

    查看更多 →

  • 大V讲堂——预训练语言模型

    课程简介 在 自然语言处理 (NLP) 领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务中的水平都提高了一个等级,学术界掀起了研究预训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章

    来自:百科

    查看更多 →

  • 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

    华为云计算 云知识 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 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 时间:2021-04-27 15:59:32 内容简介: 将介绍人工智能基本知识体系,机器学习、深度学习、强化学习基础与实践。时空预测问题的AutoML求解—

    来自:百科

    查看更多 →

  • 人工智能学习入门

    AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络 AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络

    来自:专题

    查看更多 →

  • 话机器人服务

    等多种能力的AI机器人,赋能不同行业客户。 对话机器服务包含以下几个子服务: 智能问答机器人( QABot ) 售后自动问答:智能客服场景中,使用智能问答机器人来自动回答客户对于产品售后支持,使用方法,疑难解答等问询,显著降低企业人力成本。 坐席助手:智能问答机器人可实时理解呼叫中

    来自:百科

    查看更多 →

  • 大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知

    赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章

    来自:百科

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了