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    深度学习公开数据集 更多内容
  • 什么是CloudTable

    建议您学习并了解如下信息: 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容,了解CloudTable相关的基础知识,包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍,以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

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  • 应用场景

    标注是KPI异常检测非常重要的数据,可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率,在无监督学习中做算法验证评估: 监督学习:使用标注工具对原始数据进行标注,并将标注数据用于训练。用户基于训练结果进行确认和重新标注,并将标注数据重新用于训练,提升KPI检测准确率。 无监督学习:使用标注工具对原始数据进行

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  • 创建物体检测项目

    可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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  • 创建文本分类项目

    对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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  • 数据集服务首页介绍

    右侧上方 查询数据集 :通过输入数据集的名称或描述,查询数据集。 :通过选择筛选条件,查询数据集。 新增数据集:发布数据集的入口。 右侧中下方 数据集展示在数据集服务首页正下方,默认以列表的形式展示所有的数据集并且是按数据集的名称排序,还可以切换为卡片形式展示数据集。支持展示数据集的目录。

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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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  • 创建图像分类项目

    可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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  • 创建预测分析项目

    对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。

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  • 指令监督微调训练任务

    指令监督微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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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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  • 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、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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  • Standard模型训练

    ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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  • 获取纵向联邦作业详情

    DatasetFeatureEntity 参数 参数类型 描述 agent_id String 数据集所属agent id dataset_name String 数据集名称 features Array of strings 数据集特征集合 请求示例 获取纵向联邦作业详情 get https://x.x

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  • 保存纵向联邦作业

    参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 响应参数 状态码: 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型

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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    String “代理id1.数据集名1.租户别名1,代理id2.数据集名2.租户别名2”格式的字符串 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 所选数据集特征 label_dataset 否 String 标签数据集,最大长度100 label

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  • 方案概述

    、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 岗位地图

    岗位地图针对岗位认证进行路径组合 入口展示 图1 入口展示 创建岗位地图 操作路径:人才发展-岗位学习地图-岗位地图-新建 图2 新建岗位地图 图3 基本信息 图4 设置地图路径 图5 公开对象&设置 展示效果 仅支持手机端学习 图6 展示效果 父主题: 人才发展

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 场景介绍

    不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 执行训练任务

    执行训练任务 步骤一:上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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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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