xgboost和深度学习  内容精选
  • [AI行业案例]-告别人工,机器翻译让视频字幕生成更便捷

    相关案例 NVIDIA(英伟达) 软件工具 深度定制翻译模型,助力人工智能开发者无国界学习 俊云科技 游戏 游戏翻译,轻松打造外语游戏极致体验 查看更多案例 > 合作咨询 售前咨询 填写您的业务需求,专属客户经理会尽快联系您,提供1对1咨询服务 售后智能助手 智能诊断,快速解决使用问题 联系销售 更多咨询,请拨打 400-920-8999 转 1 体验AI Web端 前往 AI能力体验中心 移动端

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  • 浦发银行

    在实时交互的背后,是基于用户画像偏好的一对一专属服务推荐的智能决策;而通过积累大量的真实对话数据,数字人得以调优对用户的洞察推荐能力,实现自我迭代,提升服务能力。 这方面,数字人集成了百度 AI 深度学习的能力。在百度底层的基础深度学习平台基础上,它不仅可以学习银行固有的业务流程,也可以通过跟用户的大量交互,学习到用户想要什么。

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  • 恒逸石化

    智能质检系统会判定该丝锭是否为异常产品,并对流水线做出分拨的指令……“将传统的光学成像与人工智能算法结合,实现对产品复杂表面的深度分析,由此解决了传统机器视觉识别能力不足的弊端。”百度智能云相关技术人员解释。 恒逸生产管理中心总经理王鹏谈道,“传统企业智能化转型都是摸着石头过河,需要在人工智能领域有长期投入能力的公司作为技术合作伙伴。

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  • CCE Deep Learning Frameworks Operator 说明 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档

    组件功能 集成主流深度学习框架,提供开箱即用的深度学习任务提交能力,目前支持以下深度学习框架: 1、TensorFlow( TFJob ) 2、PyTorch( PyTorchJob ) 3、MXNet( MXJob ) 4、PaddlePaddle( PaddleJob ) 使用场景 您可以直接在 CCE 集群上运行深度学习任务,提高 AI 工程效率。

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  • 百度千帆视频 AI 笔记插件五大研究方向:技术深化与场景拓展 千帆社区

    智能交互体验升级 ​ 研究实时协作与动态优化能力:支持多人同时查看同一视频的 AI 笔记,标注、批注内容实时同步,适配团队学习、培训研讨场景;开发笔记智能补全功能,用户手动添加部分内容后,AI 可基于视频上下文自动补充相关知识点、关联案例,减少手动编辑成本;新增 “AI 出题 - 随堂测试” 功能升级,基于笔记知识点自动生成选择题、简答题,支持错题标注与视频对应片段关联,强化学习效果检验。​

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  • 浦发银行

    在实时交互的背后,是基于用户画像偏好的一对一专属服务推荐的智能决策;而通过积累大量的真实对话数据,数字人得以调优对用户的洞察推荐能力,实现自我迭代,提升服务能力。 这方面,数字人集成了百度 AI 深度学习的能力。在百度底层的基础深度学习平台基础上,它不仅可以学习银行固有的业务流程,也可以通过跟用户的大量交互,学习到用户想要什么。

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  • 自然语言处理任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    预训练模型ERNIE ERNIE 是一个从海量无监督数据中学习大量知识的超大预训练模型,通过将 ERNIE 模型中的这些知识迁移到上层特定任务相关的网络从而显著提升任务效果;基于 ERNIE 来 Finetune 特定任务就好比是站在巨人的肩膀上看世界,起点会显著高于从 0 开始训练特定任务的深度学习模型;您可以通过 ERNIE官网 查看最新动态相关信息。

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  • 发布模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    模型列表中,训练完成模型支持『发布』操作,点击『发布』进入发布界面 在发布界面,完成相关配置,如下所示: 2.1 填写下图所示基本信息。『模型类型』『版本』由系统自动生成,不支持修改。重新发布时,『模型名称『模型描述』会自动填充,无需再次填写。

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  • 【K12教案设计专家】应用设计及体验 千帆社区

    它内置了多种先进的机器学习算法深度学习模型,使得开发者无需从零开始编写复杂的AI代码,只需通过简单的界面操作参数配置,就能将AI功能融入应用中。这不仅大大降低了开发门槛,还让更多的开发者能够参与到AI应用的开发中来。 此外,千帆 AppBuilder 还提供了丰富的应用模板组件库,涵盖了各种常见的应用场景功能需求。

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  • 应用场景 - GPU云服务器 | 百度智能云文档

    应用场景 GPU的主流应用场景包含计算型应用渲染型应用。 计算型应用可按照业务负载类型按以下分类。 人工智能训练 针对深度学习的训练负载,有大批量的数据,例如图片、语音、文本等,需要不断更新、迭代神经网络中的参数以满足业务对预测精度的要求。 可选择高性能的GPU型号来缩短网络模型的收敛时间,深度学习中存在大量矩阵计算,建议选择支持Tensor Core功能的GPU做计算加速。

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