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    R深度学习实现iris分类 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    I技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤一:准备工作 注册华为账号 并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    I技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤一:准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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  • 使用自动学习实现声音分类

    使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 使用自动学习实现图像分类

    使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 准备数据

    2,3.4,5.4,2.3,Iris-virginica 5.9,3,5.1,1.8,Iris-virginica 准备模型文件/初始权重(作业发起方) 作业发起方需要提供模型、初始权重(非必须),上传到Agent1的挂载目录下并使用命令chown -R 1000:1000 /tm

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 保存横向联邦学习作业

    "host_agent_name":"agent_1656","eval_dataset_name":"ief_iris2","datasets":"space_creator.iris1,space_creator.ief_iris2"} put https://x.x.x.x:12345/v1/{projec

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  • 通过Topic和Tag实现消息分类

    效保持代码的清晰度和连贯性,并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同Topic的不同消费逻辑,实现更好的扩展性。 Topic是消息的一级分类,Tag是消息的二级分类,关系如下图。 应用场景 在实际业务中,通过合理使用Topic和Tag,可以使业务结构更

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  • 使用自动学习实现预测分析

    使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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  • 通过标签实现资源快速分类及查询

    通过标签实现资源快速分类及查询 场景介绍 按部门和规格为E CS 添加标签 通过已设置标签快速查询资源 通过预定义标签快速标识云资源 按企业项目配置标签

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  • 模型训练

    计算指标的平均策略。 包含如下选项: auto macro micro weighted 是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习,默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习,默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点,训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图

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  • 数据集

    amazon:迁移学习Office-31 A(Amazon)数据集 dslr:迁移学习Office-31 D(DSLR)数据集 webcam:迁移学习Office-31 W(Webcam)数据集 caltech:迁移学习Caltech-256数据集 其中,iris_raw、KPI_

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  • 分类

    分类 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999.jpg

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  • 使用自动学习实现物体检测

    使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 功能介绍

    北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等,实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的ECS的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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