阿里云文档 2026-06-09

AI加速:如何在PAI中使用数据集加速器

在PAI平台创建数据集时,支持开启AI加速:数据集加速功能。您可以在创建DSW实例或提交DLC任务时,直接使用已开启加速的数据集,提升数据读取效率。本文为您介绍如何在PAI平台使用数据集加速器。

问答 2023-02-14 来自:开发者社区

语音AI这个数据集如何制作?

语音AI这个数据集如何制作?

文章 2023-02-10 来自:开发者社区

AI Earth首套气象数据集(ERA5-Land )开放使用

气象数据集(ERA5-Land)ERA5-Land是气候再分析数据集,与ERA5相比,提供了更高分辨率的陆地气象要素长时序持续的观测值。ERA5-Land是ECMWF ERA5气候再分析数据的陆地部分反演生产的。生产时将气候模式数据与气象观测站的监测数据结合起来,利用物理学定律形成一套全球完整的、连续的数据集。数据来源为 CDS(Copernicus Climate Data Store),其数....

AI Earth首套气象数据集(ERA5-Land )开放使用
问答 2023-01-28 来自:开发者社区

怎么能进一步提高语音AI模型定制的识别度呢 ?识别率一直80多% ,发现语料数据集越多识别率却会下降

怎么能进一步提高语音AI模型定制的识别度呢 ?识别率一直80多% ,而且发现语料数据集越多识别率却会下降

文章 2023-01-05 来自:开发者社区

AI实战 | Tensorflow自定义数据集和迁移学习(附代码下载)

自定义数据集做深度学习项目时,我们一般都不用网上公开的数据集,而是用自己制作的数据集。那么,怎么用Tensorflow2.0来制作自己的数据集并把数据喂给神经网络呢?且看这篇文章慢慢道来。Pokemon Datasets这篇文章我们用的datasets是Pokemon datasets,也就是皮卡丘电影中的一些角色,如下图所示:数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1....

AI实战 | Tensorflow自定义数据集和迁移学习(附代码下载)
文章 2022-04-26 来自:开发者社区

Google Earth Engine ——数据全解析专辑(COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_AER_AI)紫外线气溶胶指数 (UVAI) 的近实时高分辨率数据集

NRTI/L3_AER_AI This dataset provides near real-time high-resolution imagery of the UV Aerosol Index (UVAI), also called the Absorbing Aerosol Index (AAI).The AAI is based on wavelength-dependent....

Google Earth Engine ——数据全解析专辑(COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_AER_AI)紫外线气溶胶指数 (UVAI) 的近实时高分辨率数据集
文章 2022-04-26 来自:开发者社区

Google Earth Engine ——数据全解析专辑(COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_AER_AI和LH)气溶胶指数数据集

OFFL/L3_AER_AIThis dataset provides offline high-resolution imagery of the UV Aerosol Index (UVAI), also called the Absorbing Aerosol Index (AAI).The AAI is based on wavelength-dependent changes in R....

Google Earth Engine ——数据全解析专辑(COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_AER_AI和LH)气溶胶指数数据集
文章 2022-04-26 来自:开发者社区

Google Earth Engine ——数据全解析专辑(COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_AER_AI)紫外线气溶胶指数 (UVAI) 数据集

OFFL/L3_AER_LHThis dataset provides offline high-resolution imagery of the UV Aerosol Index (UVAI), also called the Absorbing Layer Height (ALH).The ALH is very sensitive to cloud contamination. Howe....

Google Earth Engine ——数据全解析专辑(COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_AER_AI)紫外线气溶胶指数 (UVAI) 数据集
文章 2022-01-08 来自:开发者社区

超越ImageNet预训练,Meta AI提出SplitMask,小数据集也能自监督预训练

大规模数据集对自监督预训练是必要的吗?Meta AI 认为,小数据集也能自监督预训练,效果还不错。目前,计算机视觉神经网络被大量参数化:它们通常有数千万或数亿个参数,这是它们成功利用大型图像集合 (如 ImageNet) 的关键。然而,这些高容量模型往往会在小型(包含数十万张图像)甚至中型数据集上过度拟合。因此,有研究者指出在 2014 年:学习 CNN 的过程相当于估计模型数百万个参数,这需要....

超越ImageNet预训练,Meta AI提出SplitMask,小数据集也能自监督预训练
文章 2021-12-24 来自:开发者社区

人类高质量AI训练方式:精细化数据集管理颠覆"唯SOTA论"

提起人工智能(AI),你可能会想起2006年杰弗里辛顿(Geoffrey Hinton)那篇奠定当代神经网络全新架构的论文“Learning of Multiple Layers of Representation”;也可能会想起为AI提供算力的亚马逊的AWS的云计算平台;又或者是斯坦福李飞飞教授的ImageNet项目。 十几年过去了,当普通人还在沉迷算力、算法给AI带来的进步时,真正....

人类高质量AI训练方式:精细化数据集管理颠覆

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