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- 機器學(xué)習(xí)離線實時 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
- 機器學(xué)習(xí)離線實時 相關(guān)內(nèi)容
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來自：百科華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間：2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后，就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中，都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù)，僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、來自：百科
- 機器學(xué)習(xí)離線實時 更多內(nèi)容
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用于數(shù)據(jù)庫實時遷移和數(shù)據(jù)庫實時同步的云服務(wù)。 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)圍繞 云數(shù)據(jù)庫 ，降低了數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)流通的復(fù)雜性，有效地幫助您減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀?。您可通過數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)快速解決多場景下，數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)流通問題，以滿足數(shù)據(jù)傳輸業(yè)務(wù)需求。 2. 實時遷移 實時遷移是指在數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)器能夠同時來自：百科![]()
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![]()
華為云計算 云知識 實時流計算服務(wù) 實時流計算服務(wù) 時間：2020-10-31 15:22:03 實時流計算服務(wù)（Cloud Stream Service,簡稱 CS ）提供實時處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡單易用,即時執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無需關(guān)心計算集群,無需學(xué)習(xí)編程技能。完全兼容Apache來自：百科![]()
方案，學(xué)習(xí)離線批處理的實際案例。 課程大綱 1. 離線處理方案 2. 離線處理技術(shù)框架介紹 3. 離線批處理實戰(zhàn) 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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實時流計算服務(wù)入門 實時流計算服務(wù)入門 時間：2020-11-25 15:13:31 本視頻主要為您介紹實時流計算服務(wù)入門的教程指導(dǎo)。 場景描述： CS服務(wù)是運行在公有云上的實時流式大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，全托管的方式用戶無需感知計算集群，只需聚焦于Stream SQ來自：百科![]()
華為云計算 云知識 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù)，再通過離線模型生成器進行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等來自：百科![]()
云知識 框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中，與昇騰AI處理器進行融合后，才可以進行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 什么是實時語音轉(zhuǎn)寫？ 什么是實時語音轉(zhuǎn)寫？ 時間：2020-06-09 18:18:32 語音轉(zhuǎn)寫 實時語音轉(zhuǎn)寫服務(wù)，用戶通過實時訪問和調(diào)用API獲取實時語音轉(zhuǎn)寫結(jié)果。 RASR功能： 文本時間戳：為音頻轉(zhuǎn)換結(jié)果生成特定的時間戳，從而通過搜索文本即可快速找到對應(yīng)的原始音頻。來自：百科![]()
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。 地理位置分析 提供地理位來自：百科![]()
華為云數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)創(chuàng)建離線遷移任務(wù) 華為云數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)創(chuàng)建離線遷移任務(wù) 時間：2020-11-23 15:32:37 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)創(chuàng)建離線遷移任務(wù)的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： DRS支持如下離線遷移： -本地數(shù)據(jù)庫離線文件上傳 OBS 桶，通過DRS離線遷移到目標(biāo)RDS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![]()
音視頻通信，確保視頻通話過程順暢穩(wěn)定。 華為云實時音視頻 CloudRTC 華為云實時音視頻服務(wù)（ SparkRTC ）憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長期技術(shù)積累，快速為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的全場景、全互動、全實時的音視頻服務(wù)，適用于在線教育、辦公協(xié)作、社交文娛、在線金融等場景來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實時音視頻的優(yōu)點 實時音視頻的優(yōu)點 時間：2020-09-09 18:42:39 實時音視頻（Real-Time Communication）憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長期技術(shù)積累，快速為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的全場景、全互動、全實時的音視頻服務(wù)，適用于在線教育、云會議、社交文娛等場景。來自：百科
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