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- 機器學(xué)習(xí)方法總結(jié) 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科秩序和效率。 華為機器視覺總裁段愛國先生出席論壇并與張子龍先生、郭永鋒先生、李俊彪先生共同發(fā)布“華為+啟明+圖盟,車路協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)合解決方案”。機器視覺前端智能化,加速路網(wǎng)數(shù)字化升級。作為國民經(jīng)濟和國民生活最重要的基礎(chǔ)設(shè)施,道路交通的重要性無需重申強調(diào)。華為機器視覺及其合作伙伴始終來自:云商店
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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); 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:百科函數(shù)等,用SQL表達業(yè)務(wù)邏輯,簡便快捷實現(xiàn)業(yè)務(wù)。詳細內(nèi)容請參見《 實時流計算服務(wù) SQL語法參考》。 StreamingML 提供多種流式機器學(xué)習(xí)方法對數(shù)據(jù)進行實時分析與預(yù)測,用戶僅需編寫SQL調(diào)用相關(guān)函數(shù)便可實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計,異常檢測,實時聚類,時間序列分析等場景。詳細內(nèi)容請參見StreamingML。來自:百科
- 機器學(xué)習(xí)方法總結(jié) 更多內(nèi)容
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第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測 第4章 AI進階篇階段總結(jié)直播&問題答疑 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、自動化模來自:百科
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