- 常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 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(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)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(jī)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
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Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型,模型轉(zhuǎn)換過程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)存使用優(yōu)化等,可以脫離設(shè)備完成模型的預(yù)處理。 另外,離線模型轉(zhuǎn)換過程中,80%左右的問題,集中在算子不支持。 1、新網(wǎng)絡(luò),其中算子未開發(fā)或發(fā)布; 2、原框架自定義算子,需要在新框架重新適配開發(fā);來自:百科如何知道學(xué)習(xí)卡是否已激活成功? 如果您在激活學(xué)習(xí)卡的過程中看到“學(xué)習(xí)卡已成功激活”的提示界面,表示激活操作成功。 接下來您可以登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái),在【課程】菜單下可以看到學(xué)習(xí)卡對(duì)應(yīng)的課程,證明學(xué)習(xí)卡已激活成功。 如果您既沒有看到學(xué)習(xí)卡成功激活的提示,也無法正常登錄,請(qǐng)重新激活學(xué)習(xí)卡或撥打來自:云商店
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入具有較少的中間環(huán)節(jié)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),對(duì)最終接入用戶有較好的響應(yīng)能力和連接速度。 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(CDN)將源站內(nèi)容分發(fā)至靠近用戶的加速節(jié)點(diǎn),使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容,解決Internet網(wǎng)絡(luò)擁擠的狀況,提高用戶訪問的響應(yīng)速度和成功率,從而提升您業(yè)務(wù)的使用體驗(yàn) 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自:百科云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來自:百科
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