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。

 
 

    深度学习高光谱融合 更多内容
  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 模型训练

    、功耗、散热等因素,充分考虑计算和通信的吞吐量关系,以实现计算和通信时延的隐藏。 软件设计需要结合高性能硬件特性,充分利用硬件高速网络实现带宽分布式通信,实现高效的数据集本地数据缓存技术,通过训练调优算法,如混合并行,梯度压缩、卷积加速等技术,实现分布式训练系统软硬件端到端的高

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 方案概述

    海量涉农数据缺乏强大的算力支持,对数据的深度挖掘、行业赋能缺少支撑。 种植基地 资源家底无法精确识别,传统作业人力物力成本较高,且存在时效性低,无法监管种植过程的问题; 供给侧和需求侧存在信息闭塞,无法实现按需生产或者效益最大化; 数据缺乏安全性、维护成本低的云资源支持业务场景应用。

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  • 什么是知识融合

    图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后,需要配置相似属性和相似度函数,并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 产品优势

    量身定做的业务流程,更贴近您的业务场景。 弹性伸缩 基因容器提供容器应用的秒级弹性伸缩能力,在流量突增时能快速弹性扩容,保障业务的连续性和稳定性。当前支持按性能、时间、周期的弹性伸缩策略,您可以自由组合策略以应变业务峰值突发变化。

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  • 功能介绍

    式数据,系统经过处理,生成语音对应的文字,支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景的 语音识别 进行优化,识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法,结合学术界最新研究成果,为企业提供独特竞争力优势。

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 什么是云容器引擎

    组网规模最大支持2000节点 云原生网络2.0:面向大规模和高性能的场景。 网络性能 VPC网络叠加容器网络,性能有一定损耗 VPC网络和容器网络融合,性能无损耗 VPC网络和容器网络融合,性能无损耗 容器网络隔离 容器隧道网络模式:集群内部网络隔离策略,支持NetworkPolicy。 VPC网络模式:不支持

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    欠拟合的解决方法有哪些? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力。

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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  • 创建卫星影像生产任务

    件的影像文件。文件的选择需遵守如下规则: 只处理多光谱影像:拍摄卫星只有多光谱相机(GF1-WFV或GF6-WFV),且必须选择卫星型号和传感器型号一致的影像。 处理多光谱和全色一一对应影像:必须选择卫星型号一致的影像,且多光谱和全色影像文件数量一致。 图1 勾选卫星影像文件 (可选)勾选矢量数据

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