コース 初級  94699

コース紹介：この Web サイトでの 9 月のライブ ブロードキャスト クラスは終了しました。この一連のチュートリアルはライブ ブロードキャストです。登録していない場合、または学生特典を見逃した場合は、ご覧ください。ここに何かがあるかもしれません。

コース 中級  3578

コース紹介：Golang は、GPM スケジューラー モデルと完全なシナリオ分析を深く理解しています。このビデオを見て何かを得ることができれば幸いです。スケジューラーの起源と分析、GMP モデルの概要、および 11 の概要が含まれています。シナリオ。

コース 初級  7223

コース紹介：flex プロパティは、フレックス ボックス モデル オブジェクトの子要素がスペースを割り当てる方法を設定または取得するために使用されます。これは、flex-grow、flex-shrink、および flex-basis プロパティの短縮形プロパティです。注: 要素がフレックスボックス モデル オブジェクトの子でない場合、flex プロパティは効果がありません。

コース紹介：深層学習モデルのトレーニング時間問題の紹介: 深層学習の発展に伴い、深層学習モデルはさまざまな分野で目覚ましい成果を上げています。ただし、深層学習モデルのトレーニング時間は一般的な問題です。大規模なデータセットと複雑なネットワーク構造の場合、深層学習モデルのトレーニング時間は大幅に増加します。この記事では、深層学習モデルのトレーニング時間の問題について説明し、具体的なコード例を示します。並列コンピューティングによりトレーニング時間が短縮される 深層学習モデルのトレーニング プロセスには、通常、大量のコンピューティング リソースと時間が必要です。トレーニングをスピードアップするために

2023-10-09 コメント 0  1740

コース紹介：C++ での ML モデルのトレーニングには、次の手順が含まれます。 データの前処理: データの読み込み、変換、エンジニアリングを行います。モデルのトレーニング: アルゴリズムを選択し、モデルをトレーニングします。モデルの検証: データセットを分割し、パフォーマンスを評価し、モデルを調整します。これらの手順に従うことで、C++ で機械学習モデルを正常に構築、トレーニング、検証できます。

2024-06-01 コメント 0  656

コース紹介：Java フレームワークは、TensorFlowServing を使用して事前トレーニングされたモデルをデプロイして高速推論を実現し、H2OAIDriverlessAI を使用してトレーニング プロセスを自動化し、SparkMLlib を使用してトレーニング時間を短縮することで、人工知能モデルのトレーニングを高速化できます。 Apache Spark アーキテクチャ上での処理を設定します。

2024-06-04 コメント 0  904

コース紹介：データ不足がモデル トレーニングに与える影響には、特定のコード サンプルが必要です。機械学習と人工知能の分野では、データはモデルをトレーニングするための中核要素の 1 つです。しかし、実際に私たちがよく直面する問題はデータ不足です。データ不足とは、トレーニング データの量が不足していること、またはアノテーション付きデータが不足していることを指し、この場合、モデルのトレーニングに一定の影響を及ぼします。データ不足の問題は、主に次の側面に反映されます。 過学習: トレーニング データの量が不十分な場合、モデルは過学習する傾向があります。過学習とは、モデルがトレーニング データに過剰に適応することを指します。

2023-10-08 コメント 0  1403

コース紹介：トレーニングされた Tensorflow モデルを永続化および取得する方法Tensorflow では、トレーニングされたモデルの保存と復元は機械学習の重要な側面です...

2024-12-12 コメント 0  910