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  • 機器學(xué)習(xí)模型質(zhì)量 內(nèi)容精選 換一換
  • 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 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
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    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
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  • 機器學(xué)習(xí)模型質(zhì)量 相關(guān)內(nèi)容
  • 數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對業(yè)務(wù)指標和數(shù)據(jù)質(zhì)量進行監(jiān)控,數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗,幫助用戶及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。 免費注冊 立即購買 數(shù)據(jù)質(zhì)量基本功能介紹 數(shù)據(jù)質(zhì)量:可控可檢驗 數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對業(yè)務(wù)指標和數(shù)據(jù)質(zhì)量進行監(jiān)控,數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗,幫助用戶及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。 業(yè)務(wù)指標監(jiān)控
    來自:專題
    ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。
    來自:專題
  • 機器學(xué)習(xí)模型質(zhì)量 更多內(nèi)容
  • 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:
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    ?????????????????????????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan
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    華為云計算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報表類型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu),因為事實表的維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應(yīng)用中,尤其是報表系統(tǒng)中會經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個雪花模型。 圖中,保存度
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    非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布,支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能,支持多類型應(yīng)用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心,支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版本
    來自:專題
    位構(gòu)建產(chǎn)品質(zhì)量防護盾,是各行業(yè)保障產(chǎn)品高質(zhì)量的重要課題。 如何保障軟件質(zhì)量?保障高質(zhì)量的產(chǎn)品研發(fā),需要在軟件開發(fā)生命周期中實現(xiàn)有效的質(zhì)量管理與控制,讓缺陷在開發(fā)、測試、部署各階段無處遁形。從華為公司自身實踐來看,需要從代碼質(zhì)量、CI/CD流程質(zhì)量、持... 引子 質(zhì)量是產(chǎn)品的生命
    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
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    基于先進的Transformer架構(gòu)對算法模型進行深度優(yōu)化,機器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團隊支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級客戶實踐,經(jīng)受復(fù)雜場景考驗,華為云機器翻譯服務(wù)已在多個場景中成功應(yīng)用 獨創(chuàng)技術(shù) 通過混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、受限解碼、實時神經(jīng)翻譯等技術(shù),大幅提升翻譯質(zhì)量
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    GaussDB 是什么-性能白皮書 立即下載 GaussDB是什么-常見問題 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫 模型精選文章推薦 GaussDB入門 _國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫_高斯數(shù)據(jù)庫入門 GaussDB學(xué)習(xí)_gaussdb教程_高斯數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí) 免費gaussdb數(shù)據(jù)庫_華為gaussdb數(shù)據(jù)庫_mysql免費數(shù)據(jù)庫 免費的MySQL數(shù)據(jù)庫
    來自:專題
    云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息,如顏色、開關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后,在進行注冊設(shè)
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    ?????????????????????????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan
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    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、
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    華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動 用戶身份驗證,限制操作權(quán)限
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    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點,
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    華為云計算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間的關(guān)系;
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    基于先進的Transformer架構(gòu)對算法模型進行深度優(yōu)化,機器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先。 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團隊支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級客戶實踐,經(jīng)受復(fù)雜場景考驗,華為云機器翻譯服務(wù)已在多個場景中成功應(yīng)用。 獨創(chuàng)技術(shù) 通過混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、受限解碼
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    實戰(zhàn)派帶你云上體驗機器學(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,機器學(xué)習(xí)講解及實操演示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 課程目標 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、掌握機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,及如何進行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)
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    如何開展基于業(yè)務(wù)的質(zhì)量效能管理 05 價值流洞察:快速有效識別質(zhì)量效能風(fēng)險短板 5.1 DevSecOps質(zhì)量效能“診療”思路 5.2 “診”:DevSecOps質(zhì)量效能風(fēng)險洞察服務(wù) 5.3 “診”:DevSecOps質(zhì)量效能運營服務(wù) 06 價值流增值:依托質(zhì)量效能風(fēng)險洞察&運營服務(wù)實現(xiàn)組織、團隊及個人持續(xù)改進
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