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- 这个实验主要是完成以下几步内容：1、创建存储训练数据以及输出训练数据的位置OBS2、准备数据并创作训练3、导入模型并完成部署4.、上传图片进行预测 一、创建桶我们先要完成训练资料的存储位置，使用华为云的OBS存储，以北京四为例，如下图，新建桶。参数如下：区域：华北-北京四，数据冗余存储策略：多AZ存储，桶名称：自定义（注意：此名称会在后续步骤使用），存储类别：标准存储， 桶创建完毕后，创建... 这个实验主要是完成以下几步内容：1、创建存储训练数据以及输出训练数据的位置OBS2、准备数据并创作训练3、导入模型并完成部署4.、上传图片进行预测 一、创建桶我们先要完成训练资料的存储位置，使用华为云的OBS存储，以北京四为例，如下图，新建桶。参数如下：区域：华北-北京四，数据冗余存储策略：多AZ存储，桶名称：自定义（注意：此名称会在后续步骤使用），存储类别：标准存储， 桶创建完毕后，创建...
- 使用ModelArts实现花卉图像分类目标：使用户掌握如何使用ModelArts服务进行数据集创建，预置模型选择，模型训练、部署并最终建立在线预测作业。 基本的逻辑流程1.准备数据 → 2.训练模型 → 3.部署模型 → 4.发起预测请求 第一步：首先可以登陆这个链接： 使用ModelArts实现花卉图像分类目标：使用户掌握如何使用ModelArts服务进行数据集创建，预置模型选择，模型训练、部署并最终建立在线预测作业。 基本的逻辑流程1.准备数据 → 2.训练模型 → 3.部署模型 → 4.发起预测请求 第一步：首先可以登陆这个链接：
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- Python初学者张小白又在兴风作浪。。。。 Python初学者张小白又在兴风作浪。。。。
- 写在前面：我们之前的几篇文章中已经介绍了JupyterLab的内容，没有在本地安装配置环境的伙伴们可以关注这篇文章，我带来了华为云ModelArts平台中Jupyter Lab的常用操作。再来复习一下，JupyterLab是一个交互式的开发环境，是Jupyter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图... 写在前面：我们之前的几篇文章中已经介绍了JupyterLab的内容，没有在本地安装配置环境的伙伴们可以关注这篇文章，我带来了华为云ModelArts平台中Jupyter Lab的常用操作。再来复习一下，JupyterLab是一个交互式的开发环境，是Jupyter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图...
- 1. 采用的是Python黑马头条推荐系统项目这个案例，选择它是用python完成。相关视频可以哔哩哔哩上找到。新建文章数据库，存储文章数据、中间计算结果以及文章画像结果 2. 以为资源配置高，想把25个频道循环分频道做文章画像。因为pyspark下把变量传递到sql语句里，使用$是不行... 1. 采用的是Python黑马头条推荐系统项目这个案例，选择它是用python完成。相关视频可以哔哩哔哩上找到。新建文章数据库，存储文章数据、中间计算结果以及文章画像结果 2. 以为资源配置高，想把25个频道循环分频道做文章画像。因为pyspark下把变量传递到sql语句里，使用$是不行...
- 在上一篇实践教程中，结合ModelArts平台文档最佳实践，使用AI市场的强化学习预置算法，完成了玩Atari小游戏Breakout的智能体的训练。在完成在线服务部署之后，我们在页面只能进行单步推理，这并不是我们希望的”玩游戏“过程。对于不会编写相应程序的小伙伴来说，完成了训练却都不知道，自己到底训练了个啥？莫要慌张，下面，我们教大家一个不需要写复杂代码就可以看智能体玩游戏的过程，有图有真相... 在上一篇实践教程中，结合ModelArts平台文档最佳实践，使用AI市场的强化学习预置算法，完成了玩Atari小游戏Breakout的智能体的训练。在完成在线服务部署之后，我们在页面只能进行单步推理，这并不是我们希望的”玩游戏“过程。对于不会编写相应程序的小伙伴来说，完成了训练却都不知道，自己到底训练了个啥？莫要慌张，下面，我们教大家一个不需要写复杂代码就可以看智能体玩游戏的过程，有图有真相...
- 强化学习研究的是智能体与环境之间交互的任务，学习如何将状态映射到动作从而获得最大奖励的一种机制。智能体不会被告知要采用什么样的动作，只能通过不断地尝试，做错接受“惩罚”，做的好获得“奖励”，在不断的尝试中学习，更新自己的行为，最终一步步学习到一定的操作以获得最大奖励。强化学习，既可以表示一类问题，还可以表示解决这类问题的一类算法，其最早主要是应用于智能控制领域。DeepMind于2013年发... 强化学习研究的是智能体与环境之间交互的任务，学习如何将状态映射到动作从而获得最大奖励的一种机制。智能体不会被告知要采用什么样的动作，只能通过不断地尝试，做错接受“惩罚”，做的好获得“奖励”，在不断的尝试中学习，更新自己的行为，最终一步步学习到一定的操作以获得最大奖励。强化学习，既可以表示一类问题，还可以表示解决这类问题的一类算法，其最早主要是应用于智能控制领域。DeepMind于2013年发...
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