地图数据服务 MapDS

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    深度学习 feature map 更多内容
  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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  • gbdt编码模型训练

    指向一个pyspark的DataFrame类型对象,该对象为一个空的dataframe 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 input_features 是 输入的特征(需要编码的特征) "feature" label_column 是 预测结果类别的字段名 "label" model_saved_path 是

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 决策树回归特征重要性

    "required":"true","helpTip":""} "model_input_features_col": "model_features", # @param {"label":"model_input_features_col","type":"string","required":"false"

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  • 提交特征工程作业

    120.0, "distance": 20 } }, { "feature_name": "user_tag", "feature_type": "map", "feature_type":"TAGS", "feature_process_parameters": { "value_preserve_number":

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  • LDA

    words_col 否 分词后的words列 "words" feature_col 否 features列 "features" raw_features_col 否 raw features列 "rawFeatures" topic_distribution_col 否 topic

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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  • 策略参数说明

    cluster_name 否 String 集群名称。 表30 match_feature_pairs参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 user_feature_name 是 String 用户特征。 item_feature_name 是 String 物品特征。 alias 是 String

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  • 随机森林回归特征重要性

    "helpTip": ""} "model_input_features_col": "model_features", # @param {"label": "model_input_features_col", "type": "string", "required":

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  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 免费体验自动学习

    免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中,在训练模型和部署上线阶段,可选择免费的计算规格,端到端体验一个自动学习项目,大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台,参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 线性回归

    "target label column"} "regressor_feature_vector_col": "model_features", # @param {"label": "regressor_feature_vector_col", "type": "string", "required":

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  • AutoMappingFn函数

    自动映射回调函数。该函数在framework\omg\register.h中定义。Status AutoMappingFn(const google::protobuf::Message* op_src, ge::Operator& op);

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  • AutoMappingFn函数

    自动映射回调函数。该函数在framework\omg\register.h中定义。Status AutoMappingFn(const google::protobuf::Message* op_src, ge::Operator& op);

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  • CCE.ConfigMap

    CCE.ConfigMap 模型说明 CCE.ConfigMap用于为云容器引擎服务(CCE)的集群创建提供基本配置信息存储服务。ConfigMap中不能包括敏感信息。 目前不支持ConfigMap动态挂载。 模型属性 表1 模型定义属性说明 属性 是否必选 描述 k8sManifest

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