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    无监督深度学习图像检索 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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  • 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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  • 无监督车牌检测工作流

    监督车牌检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件

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  • 什么是图像搜索

    Search)提供通用场景下的相同或相似图像搜索能力,针对入库的图像数据提供一站式的通用化搜索能力,目前包括图像检索图像、关键词检索图像、文本检索图像。 商品搜索 商品搜索(E-commerce Search)提供电商场景下的搜索能力,目前包括通用商品搜索和服装商品搜索。通用商品搜索,旨在针对入库的图像数据提供

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  • 什么是图像识别

    提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术,准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容

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  • 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习

    让模型学习。 这里提供了一些将监督数据转换为有监督数据的方案,供您参考: 基于规则构建:您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如: 表1 采用规则将监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成:根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的监督文档中含标

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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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  • 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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  • 华为人工智能工程师培训

    .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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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  • 大模型开发基本概念

    表2 训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。

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  • 检索

    检索 检索页面记录了访问行为的审计日志,并按请求时间进行梳理。您可在检索页面检索并查看各类访问行为的审计日志,并配置相应的防护与审计策略。 查看审计日志信息 检索页面配置策略 父主题: 日志中心

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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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  • 数据处理场景介绍

    数据处理场景介绍 ModelArts平台提供的数据处理功能,基本目的是从大量的、杂乱章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量,以免对后续操作(如数据标注、模型训练等)带

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  • 时序数据标注介绍

    数据标注对于KPI异常检测非常重要,可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率,在监督学习中对模型做验证评估。 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。用户基于训练结果确认并更新数据标注,将标注数据重新用于训练,提升KPI检测准确率。 监督学习:使用标注工具对原始数据

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  • 创建智能标注作业

    在标注作业列表中,选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业,单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中,选择智能标注类型,可选“主动学习”或者“预标注”,详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例

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  • 打造政务智能问答助手

    打造政务智能问答助手 场景介绍 大模型(LLM)通过对海量公开数据(如互联网和书籍等语料)进行大规模监督预训练,具备了强大的 语言理解 、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色:用户输入问题后,大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SF

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  • 应用场景

    应用场景 内容审核 -图像 内容审核-图像有以下应用场景: 视频直播 在互动直播场景中,成千上万个房间并发直播,人工审核直播内容几乎不可能。基于图像审核能力,可对所有房间内容实时监控,识别可疑房间并进行预警。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0

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  • 全文检索

    全文检索 组件说明 提供快速检索功能 容器创建 所属服务:新增服务的时候需要注意一定要选择 Tomcat 类型。 主机名称:按照规划的 服务器 选择用于部署全文检索的服务器即可。 容器名称:按照实际情况取名。 镜像名称:docker.epoint.com.cn/library/inteligentsearch

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  • 检索文件

    检索文件 背景信息 恶意文件是指在计算机系统上执行恶意任务的病毒、蠕虫或者木马等。恶意文件广泛存在于网络传输中,对网络安全构成一定的威胁,可能对通信系统服务器和文件接收终端造成破坏。 文件类威胁是指基于文件维度衍生或积累的数据。 操作步骤 登录华为乾坤控制台,选择“ > 我的服务

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  • 配置检索

    配置检索 推荐管理 重建索引 父主题: 模型地图(旧版)

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  • 资产检索

    成资产编码。 操作步骤 登录华为云数字资产链 DAC首页。 在资产检索中输入64位资产编码,单击“搜索”。 搜索结果展示对应数字资产链信息以及流转记录。 正常的资产,检索时展示资产信息和流转记录。 销毁的资产,检索时不展示资产信息,只展示流转记录。 父主题: 数字资产共享版

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