涵盖了构建、训练、评估和部署神经网络模型的关键步骤。它给出了一些常见的选择和建议,有助于初开发者在实践中中更好地理解和应用这些概念。 为了深度的测试千帆大模型,我再次提出一些我对于医疗领域开发的重要问题来检验的可靠性。 第二个问题:在开发医疗应用程序或平台时,如何确保患者的数据隐私和安全性?
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AI加速 支持多种深度学习框架容器化部署,为 AI 应用提供了极速部署和启动、资源隔离、动态调度、高可用、开发训练测试环境一致的平台服务。
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例如,通用算法可用于区分猫和狗,但如果要区分不同品种的猫,则AutoDL效果会更好 免训练极速迭代 训练图像分类模型之后,支持开启免训练极速迭代模式。该模式基于深度度量学习技术(Deep Metric Learning),模式开启后,模型的迭代添加数据仅需等待几分钟即可获得效果不错的模型,无需训练。适用于数据量大,模型迭代频繁的用户需求场景。
配置数据增强策略 深度学习模型的成功很大程度上要归功于大量的标注数据集。通常来说,通过增加数据的数量和多样性往往能提升模型的效果。当在实践中无法收集到数目庞大的高质量数据时,可以通过配置数据增强策略,对数据本身进行一定程度的扰动从而产生 新 数据。模型会通过学习大量的 新 数据,提高泛化能力。 你可以在「默认配置」、「手动配置」、「自动数据增强」3种方式中进行选择,完成数据增强策略的配置。
0 元 课程性质 15 节 精品课程 2 个 学习奖励 课程学习 第一章 秒哒产品介绍与快速体验 第二章 秒哒核心功能实操 第三章 秒哒典型场景案例实践 第一章 秒哒产品介绍与快速体验 0 1 秒哒产品介绍 深入了解秒哒的核心功能与产品优势 去学习 0 2 秒哒产品快速体验 通过创建运动商品网站和卡牌游戏实操,零基础快速上手 去学习 第二章 秒哒核心功能实操 0 1 提示词设计与案例分享 掌握提示词设计技巧
XGBoost二分类 拖拽“XGBoost二分类“到画布中,在“参数配置”的“评估指标”中选择“aucpr (PR曲线下的面积),其他可保持默认配置或根据训练情况修改。在“字段设置”的“特征列”中选择v1-v28列和Amount列,“标签列”中选择“Class(int) 。 特征工程预测 拖拽“特征工程预测”组件,对测试集做相应处理。 预测组件 拖拽“预测组件”,用于模型预测。
使用媒体云后,小寻在视频编码速度、分发能力、播放效果和易用性方面,都具备非常领先优势,使得视频更加高清和顺滑,为小寻用户带来了极致的视频体验。 AI赋能,业务持续升级 在业务创新方面,小寻将百度智能云全球领先的AI能力融于智能硬件中。