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- 分布式機器學(xué)習(xí)精度低 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
- 分布式機器學(xué)習(xí)精度低 相關(guān)內(nèi)容
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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)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)算法實踐。 聽眾收益：來自：百科上手快：5分鐘即可上手。 門檻低NO CODE：無需掌握AI算法知識就能完成。 可視化界面：全流程可視化。 全生命周期：從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制：根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。來自：百科
- 分布式機器學(xué)習(xí)精度低 更多內(nèi)容
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Astro低代碼開發(fā)平臺 前端開發(fā)-標(biāo)準(zhǔn)頁面 Astro低代碼開發(fā)平臺 04:57 Astro低代碼開發(fā)平臺 快速發(fā)布Welink輕應(yīng)用 Astro低代碼開發(fā)平臺 07:20 Astro低代碼開發(fā)平臺 邏輯開發(fā)-服務(wù)編排 Astro低代碼開發(fā)平臺 04:03 Astro低代碼開發(fā)平臺來自：專題![]()
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![]()
低代碼開發(fā)平臺 低代碼開發(fā)平臺 華為云Astro Zero是零代碼和低代碼開發(fā)平臺，源于華為應(yīng)用開發(fā)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實踐，提供了云上零碼化、低碼化、支持多碼化的應(yīng)用開發(fā)模式，屏蔽了技術(shù)的復(fù)雜性，提升了企業(yè)開發(fā)的效率。同時提供應(yīng)用資產(chǎn)的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)和微服務(wù)框架，助力企業(yè)不斷沉淀可復(fù)制的套來自：專題![]()
用的資源。 Asrto Zero應(yīng)用場景 輕松構(gòu)建專業(yè)級應(yīng)用，高效易用的低代碼平臺，創(chuàng)新隨心所欲，敏捷超乎想象！ 低代碼開發(fā)平臺--零代碼場景 無需代碼，通過全新的可視化界面，只需托拉拽即可輕松搭建應(yīng)用，讓工作變得簡單有趣 低代碼開發(fā)平臺 - 輕應(yīng)用構(gòu)建場景 提供豐富的輕應(yīng)用模板來自：專題![]()
如果切換了Notebook的規(guī)格，那么只能在Notebook進行單機調(diào)測，不能進行分布式調(diào)測，也不能提交遠程訓(xùn)練任務(wù)。 當(dāng)前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要進行多機分布式訓(xùn)練調(diào)試，則每臺機器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測代碼中涉及到的O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![]()
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![]()
要的點。直播實現(xiàn)低延遲，是對大部分直播產(chǎn)品的要求，低延遲也是提升直播產(chǎn)品用戶體驗最有效的一個方法，特別是對于互動直播、在線教育這一類產(chǎn)品來說。今天簡單跟大家介紹下直播如何實現(xiàn)低延遲。 低時延直播（Low Latency Live）是在直播基礎(chǔ)上，通過傳輸協(xié)議優(yōu)化、鏈路動態(tài)優(yōu)選、超來自：百科![]()
低時延直播服務(wù) 低時延直播服務(wù) 低時延直播服務(wù)是一款低時延、高并發(fā)、低卡頓的 視頻直播 產(chǎn)品，在直播基礎(chǔ)上，通過傳輸協(xié)議優(yōu)化、鏈路動態(tài)優(yōu)選、低時延轉(zhuǎn)碼等技術(shù)手段，將直播時延降低到毫秒級，滿足直播延時敏感業(yè)務(wù)的訴求。 低時延直播服務(wù)是一款低時延、高并發(fā)、低卡頓的視頻直播產(chǎn)品，在直播基礎(chǔ)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![]()
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理想選擇。 機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源，其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機器學(xué)習(xí)中海量計算和來自：百科![]()
能相對較高，讀寫速率要求高，有實時數(shù)據(jù)存儲需求的應(yīng)用場景。 超高IO：低時延、高性能，適用于低時延，高讀寫速率要求，數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場景。 彈性擴展 按需擴容：可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴容存儲池。 性能線性增長：支持在線擴容DSS下的磁盤，并且性能線性增長，滿足業(yè)務(wù)需求。 安全可靠 三副本冗余：數(shù)據(jù)持久性高達99來自：專題![]()
一管理的同時又兼顧用戶隱私的訴求？ 解決方案 IoT邊緣提供低時延、接口多樣化、本地自閉環(huán)管理等能力。 隱私數(shù)據(jù)本地自閉環(huán)管理，所有數(shù)據(jù)采集、處理及存儲在本地節(jié)點閉環(huán)。 非隱私數(shù)據(jù)予以清洗匯總后，上傳至云端進行機器學(xué)習(xí)及訓(xùn)練，持續(xù)優(yōu)化及更新本地智能算法。 接口多樣化，支持園區(qū)各類來自：百科
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