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- 機(jī)器學(xué)習(xí)模型質(zhì)量 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(lái)自：百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹(shù) 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(lái)自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)模型質(zhì)量 相關(guān)內(nèi)容
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數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗(yàn)，幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。 免費(fèi)注冊(cè) 立即購(gòu)買(mǎi) 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(yàn) 數(shù)據(jù)質(zhì)量模塊支持對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，數(shù)據(jù)質(zhì)量可檢驗(yàn)，幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。 業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控來(lái)自：專題ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)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(gè)或多個(gè)機(jī)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來(lái)自：專題
- 機(jī)器學(xué)習(xí)模型質(zhì)量 更多內(nèi)容
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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(jí)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(tīng)眾收益：來(lái)自：百科![]()
?????????????????????????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan來(lái)自：百科![]()
位構(gòu)建產(chǎn)品質(zhì)量防護(hù)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(kāi)發(fā)生命周期中實(shí)現(xiàn)有效的質(zhì)量管理與控制，讓缺陷在開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署各階段無(wú)處遁形。從華為公司自身實(shí)踐來(lái)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(lái)自：百科![]()
訪問(wèn)店鋪 密竹機(jī)器人流程自動(dòng)化軟件 密竹機(jī)器人自動(dòng)化軟件是一個(gè)機(jī)器人開(kāi)發(fā)和運(yùn)行平臺(tái)，可在此平臺(tái)上開(kāi)發(fā)并適合企業(yè)需求的機(jī)器人軟件。 訪問(wèn)店鋪 RPA+AI咨詢與實(shí)施服務(wù) RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復(fù)度高的工作，“人機(jī)協(xié)作”是未來(lái)趨勢(shì)，讓機(jī)器人做它能做的，讓來(lái)自：專題![]()
通過(guò)混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、受限解碼、實(shí)時(shí)神經(jīng)翻譯等技術(shù)，大幅提升翻譯質(zhì)量 實(shí)時(shí)翻譯 提供RESTful規(guī)范中英翻譯API接口，用戶調(diào)用API發(fā)送待翻譯文本內(nèi)容，即可實(shí)時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果 多語(yǔ)種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語(yǔ)種間翻譯能力 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時(shí)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(kāi)發(fā)者通過(guò)定義產(chǎn)品模型，在 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型，使平臺(tái)理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息，如顏色、開(kāi)關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后，在進(jìn)行注冊(cè)設(shè)來(lái)自：百科![]()
?????????????????????????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)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(shí)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(gè)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(guò)組合低層特征來(lái)自：百科![]()
如何開(kāi)展基于業(yè)務(wù)的質(zhì)量效能管理 05 價(jià)值流洞察：快速有效識(shí)別質(zhì)量效能風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)洞察服務(wù) 5.3 “診”：DevSecOps質(zhì)量效能運(yùn)營(yíng)服務(wù) 06 價(jià)值流增值：依托質(zhì)量效能風(fēng)險(xiǎn)洞察&運(yùn)營(yíng)服務(wù)實(shí)現(xiàn)組織、團(tuán)隊(duì)及個(gè)人持續(xù)改進(jìn)來(lái)自：專題![]()
從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng)機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科![]()
通過(guò)混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、受限解碼、實(shí)時(shí)神經(jīng)翻譯等技術(shù)，大幅提升翻譯質(zhì)量。 實(shí)時(shí)翻譯 提供RESTful規(guī)范中英翻譯API接口，用戶調(diào)用API發(fā)送待翻譯文本內(nèi)容，即可實(shí)時(shí)得到機(jī)器翻譯結(jié)果。 多語(yǔ)種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語(yǔ)種間翻譯能力。 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過(guò)程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過(guò)程的方式；評(píng)價(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，包括Inception score和FID等。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。 2、了解評(píng)價(jià)GAN生成樣本質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界到機(jī)器世界的一個(gè)中間層次。數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型用于信息世界的建模，是現(xiàn)實(shí)世界到信息世界的第一層抽象，是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的有力工具，也是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)人員和用戶之間進(jìn)行交流的語(yǔ)言。建立數(shù)據(jù)概念模型，就是從數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)出發(fā)，觀察系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的采集、傳輸、處理、存儲(chǔ)、輸出等，經(jīng)過(guò)分析、總來(lái)自：百科![]()
計(jì)的方法基礎(chǔ)及相關(guān)概念。?????????????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan來(lái)自：百科![]()
效率和便捷性。 提高教學(xué)效率 RPA教學(xué)管理云平臺(tái)的深度集成華為數(shù)字機(jī)器人方案，為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動(dòng)態(tài)的數(shù)字機(jī)器人理論學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)教學(xué)服務(wù)。通過(guò)該平臺(tái)，教師可以上傳課程資源，學(xué)生可以按順序學(xué)習(xí)，并參與模擬考試。同時(shí)，教師還可以發(fā)布實(shí)訓(xùn)任務(wù)，學(xué)生提交實(shí)訓(xùn)結(jié)果后，教來(lái)自：專題![]()
實(shí)戰(zhàn)派帶你云上體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，不會(huì)算法照樣玩轉(zhuǎn)AI。 課程簡(jiǎn)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(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解行業(yè)趨勢(shì)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(lái)自：百科
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