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- tensorflow機器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自：百科
- tensorflow機器學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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越來越重要。其中，Spark是當(dāng)今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進的各種優(yōu)化技術(shù)，包括優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)；來自：百科通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握強數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學(xué)習(xí)工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學(xué)習(xí)框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。來自：百科
- tensorflow機器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。來自：百科![]()
AI（人工智能）是通過機器來模擬人類認(rèn)識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進行提煉，從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進行分析，一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法來自：百科![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力，通來自：專題![]()
I應(yīng)用場景。 圖1 ModelArts架構(gòu) AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機器學(xué)習(xí)的一種，機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征來自：百科![]()
【我與ModelArts的故事】ModelArts入門學(xué)習(xí) 今日人才數(shù)智員工解決方案 中軟國際教育科研云與人才培養(yǎng)解決方案 伊登eCopilot昇騰云專業(yè)服務(wù)解決方案詳情 華為云移動出行解決方案 翌擎車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)AI應(yīng)用解決方案 有贊快消行業(yè)私域用戶運營服務(wù)平臺解決方案 查看更多 收起來自：專題![]()
從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語音識別 、自動機器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
密竹機器人自動化軟件是一個機器人開發(fā)和運行平臺，可在此平臺上開發(fā)并適合企業(yè)需求的機器人軟件。 訪問店鋪 RPA+AI咨詢與實施服務(wù) RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復(fù)度高的工作，“人機協(xié)作”是未來趨勢，讓機器人做它能做的，讓人做更有價值的。通過提升業(yè)務(wù)流程效率助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。來自：專題![]()
時得到機器翻譯結(jié)果。 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力。 機器翻譯 NLPMT 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [來自：百科![]()
效率和便捷性。 提高教學(xué)效率 RPA教學(xué)管理云平臺的深度集成華為數(shù)字機器人方案，為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動態(tài)的數(shù)字機器人理論學(xué)習(xí)與實驗實訓(xùn)教學(xué)服務(wù)。通過該平臺，教師可以上傳課程資源，學(xué)生可以按順序學(xué)習(xí)，并參與模擬考試。同時，教師還可以發(fā)布實訓(xùn)任務(wù)，學(xué)生提交實訓(xùn)結(jié)果后，教來自：專題![]()
云知識 機器翻譯應(yīng)用場景 機器翻譯應(yīng)用場景 時間：2020-09-16 10:48:41 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 應(yīng)用場景 翻譯中心：采用機器翻譯服務(wù)來自：百科![]()
Labmda等]；這些方法原理簡單，易于實現(xiàn)，但是在面對負(fù)載變化時緩存效率較低。 2、基于負(fù)載特征學(xué)習(xí)的動態(tài)緩存： 例如基于請求到達(dá)間隔預(yù)測的動態(tài)緩存方案 Serverless in the Wild [ASPLOS'20]；學(xué)習(xí)長短期負(fù)載變化特征的動態(tài)緩存方案 INFless [ASPLOS'22]；來自：百科![]()
行統(tǒng)一管理。 常見問題 常見問題 自動學(xué)習(xí)生成的模型，支持哪些其他操作？ ModelArts自動學(xué)習(xí)生成的模型支持如下操作： • 支持部署為在線服務(wù)、批量服務(wù)或邊緣服務(wù)。 在自動學(xué)習(xí)頁面中，僅支持部署為在線服務(wù)，如需部署為批量服務(wù)或邊緣服務(wù)，可在“AI應(yīng)用管理> AI應(yīng)用 ”頁面中直接部署。來自：專題
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