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- 機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性 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)的可解釋性 相關(guān)內(nèi)容
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云知識 機(jī)器翻譯的優(yōu)點 機(jī)器翻譯的優(yōu)點 時間：2020-10-13 09:32:56 機(jī)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。 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Tran來自：百科面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實踐。 聽眾收益： 1）了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術(shù)和算法優(yōu)化； 2）了解Spark機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場景實踐。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 向?qū)絼?chuàng)建可定時擴(kuò)展資源的彈性伸縮 向?qū)絼?chuàng)建可定時擴(kuò)展資源的彈性伸縮 時間：2020-11-19 14:47:03 本視頻主要為您介紹向?qū)絼?chuàng)建可定時擴(kuò)展資源的彈性伸縮的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 彈性伸縮（Auto Scaling）可根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)需求和預(yù)設(shè)策略，自動調(diào)整資源。來自：百科![]()
code String 不支持備份的錯誤碼 reason String 不支持備份的原因 result Boolean 是否可備份 vault VaultGet object 綁定的存儲庫 message String 資源不可備份的原因信息，當(dāng)資源可保護(hù)性檢驗失敗時才有該字段。 表6來自：百科![]()
華為云計算 云知識 揭秘華為機(jī)器視覺的殺手锏 揭秘華為機(jī)器視覺的殺手锏 時間：2021-02-19 11:23:06 云計算 門口的刷臉閘機(jī)識別顧客體溫，收銀臺處的攝像機(jī)識別VIP身份，貨架前的監(jiān)控識別偷盜行為，天花板上的攝像頭監(jiān)測熱力圖…… 如果一個便利店老板想讓店鋪智能起來，他只需要進(jìn)入一個名為Huawei來自：云商店![]()
code String 不支持備份的錯誤碼 reason String 不支持備份的原因 result Boolean 是否可備份 vault VaultGet object 綁定的存儲庫 message String 資源不可備份的原因信息，當(dāng)資源可保護(hù)性檢驗失敗時才有該字段。 表5來自：百科![]()
華為云計算 云知識 按需求創(chuàng)建可動態(tài)擴(kuò)展云服務(wù)器的彈性伸縮 按需求創(chuàng)建可動態(tài)擴(kuò)展云服務(wù)器的彈性伸縮 時間：2020-11-19 14:58:27 本視頻主要為您介紹按需求創(chuàng)建可動態(tài)擴(kuò)展云服務(wù)器的彈性伸縮的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 彈性伸縮（Auto Scaling）可根據(jù)用戶業(yè)務(wù)需求和預(yù)設(shè)策略，自動調(diào)整資源。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 創(chuàng)建可周期性調(diào)整彈性IP帶寬的彈性伸縮 創(chuàng)建可周期性調(diào)整彈性IP帶寬的彈性伸縮 時間：2020-11-19 14:38:10 本視頻主要為您介紹創(chuàng)建可周期性調(diào)整彈性IP帶寬的彈性伸縮的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 彈性伸縮（Auto Scaling）可根據(jù)用戶業(yè)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(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)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![]()
云知識 機(jī)器翻譯是什么 機(jī)器翻譯是什么 時間：2020-09-16 10:40:15 機(jī)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 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Trans來自：百科![]()
性文件服務(wù)就類似Windows或Linux中的遠(yuǎn)程目錄。 提供海量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲能力，可供用戶存儲任意類型和大小的數(shù)據(jù)。 可以為云服務(wù)器提供高可靠、高性能、規(guī)格豐富并且可彈性擴(kuò)展的塊存儲服務(wù)，可滿足不同場景的業(yè)務(wù)需求。云硬盤就類似PC中的硬盤。 存儲數(shù)據(jù)的邏輯來自：專題![]()
本課程主要內(nèi)容包括存儲容災(zāi)服務(wù)介紹和基本操作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，了解存儲容災(zāi)服務(wù)特性及應(yīng)用場景，并掌握其申請和調(diào)用方法。 課程大綱 第1章 什么是存儲容災(zāi)服務(wù)（SDRS） 第2章 SDRS服務(wù)的操作指導(dǎo)踐 第3章 計費與FAQ 存儲容災(zāi)服務(wù) SDRS 存儲容災(zāi)服務(wù)（Storage來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
彈性伸縮AS操作視頻：向?qū)絼?chuàng)建可定時擴(kuò)展資源的彈性伸縮 彈性伸縮AS操作視頻：向?qū)絼?chuàng)建可定時擴(kuò)展資源的彈性伸縮 時間：2024-04-24 10:46:01 最新文章 華為云鏡像服務(wù)視頻：通過云服務(wù)器創(chuàng)建Windows系統(tǒng)盤鏡像 華為云鏡像服務(wù)視頻：通過外部鏡像文件創(chuàng)建Linux系統(tǒng)盤鏡像來自：百科![]()
料帶來的版權(quán)歸屬問題或爭議。如有侵權(quán)，請聯(lián)系contentedit@huawei.com，本網(wǎng)站有權(quán)在核實確屬侵權(quán)后，予以刪除文章。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為來自：百科![]()
對知識可信度和可解釋性要求高的場景，比如醫(yī)療、法律等，可以考慮再建設(shè)知識圖譜來降低大模型回答錯誤知識的概率，提高回答的可信度和可解釋性。 已經(jīng)有一個蘊含豐富知識的圖譜，再做大模型建設(shè)時?？梢詤⒖糑G增強(qiáng)LLM的方法，將其知識融合到LLM中。 涉及基于圖譜的多跳推理能力的場景。 涉及基來自：百科![]()
RPA優(yōu)勢 專業(yè)的華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺，持續(xù)積累各個行業(yè)的教學(xué)案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)的跨專業(yè)融合，進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級轉(zhuǎn)型。 專業(yè)的華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺，持續(xù)積累各個行業(yè)的教學(xué)案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)的跨專業(yè)融合，進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級轉(zhuǎn)型。來自：專題![]()
云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
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