- 機(jī)器學(xué)習(xí)標(biāo)簽標(biāo)注 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
- 機(jī)器學(xué)習(xí)標(biāo)簽標(biāo)注 相關(guān)內(nèi)容
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真實(shí)世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入,對AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測、音頻分割、文本分類等多個標(biāo)注場景,可適用于各種AI項(xiàng)目,如計(jì)來自:百科術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)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(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益:來自:百科
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實(shí)戰(zhàn)派帶你云上體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí),不會算法照樣玩轉(zhuǎn)AI。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹,機(jī)器學(xué)習(xí)講解及實(shí)操演示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解行業(yè)趨勢及應(yīng)用前景、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,及如何進(jìn)行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來自:百科
B數(shù)據(jù)庫的標(biāo)簽管理。 產(chǎn)品詳情 幫助文檔 GaussDB 標(biāo)簽操作場景 GaussDB標(biāo)簽操作場景 標(biāo)簽管理服務(wù)(Tag Management Service,TMS)用于用戶在云平臺,通過統(tǒng)一的標(biāo)簽管理各種資源。TMS服務(wù)與各服務(wù)共同實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽管理能力,TMS提供全局標(biāo)簽管理能力,各服務(wù)維護(hù)自身標(biāo)簽管理來自:專題
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ModelArts有什么優(yōu)勢 時間:2020-09-09 15:43:07 ModelArts是面向開發(fā)者的一站式 AI開發(fā)平臺 ,為機(jī)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
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