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第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章來自：百科華為云計算 云知識 計算服務：讓算力釋放算法之美 計算服務：讓算力釋放算法之美 時間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務系列課程之計算服務。 通過當前市場上計算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計算、異構(gòu)計算、專屬計算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計算服務的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見使用操作。來自：百科
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華為云計算 云知識 鯤鵬展翅·力算未來 鯤鵬應用創(chuàng)新大賽2020（陜西賽區(qū)） 鯤鵬展翅·力算未來 鯤鵬應用創(chuàng)新大賽2020（陜西賽區(qū)） 時間：2020-12-28 16:53:22 云服務器 【賽事簡介】 本賽事為貫徹落實陜西省政府鯤鵬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略部署，支持陜西中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)來自：百科![]()
如何運用多層次算力網(wǎng)絡提升未來數(shù)字城市智能化服務水平？ 如何運用多層次算力網(wǎng)絡提升未來數(shù)字城市智能化服務水平？ 時間：2021-04-27 15:37:57 內(nèi)容簡介： 隨著越來越多的計算資源和智能算法被部署到通信網(wǎng)絡和應用場景之中，智能物聯(lián)網(wǎng)將構(gòu)建在“數(shù)據(jù)-算法-算力”的三要素基來自：百科![]()
術(shù)，包括優(yōu)化的機器學習算法，從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程； 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益：來自：百科![]()
x實例_中小企業(yè)和開發(fā)者打造的柔性算力云服務器 X實例活動 高性能企業(yè)級云服務器推薦 X實例推薦 X實例價格 X實例應用場景 X實例活動 X實例推薦 X實例搭建 X實例價格 X實例應用場景 x實例_中小企業(yè)和開發(fā)者打造的柔性算力云服務器 查看更多 收起來自：專題![]()
），以支撐大賽期間資源費用。報名本大賽后，可領(lǐng)取云資源代金券。ModelArts提供免費規(guī)格算力，參賽者可基于免費規(guī)格算力資源參加比賽。（建議使用ModelArts時，優(yōu)先使用免費規(guī)格算力） 特別說明：由于比賽會用到 OBS 存儲數(shù)據(jù)、模型、代碼等文件，OBS存儲會產(chǎn)生少量費用，因此來自：百科![]()
落地。 課程簡介 本課程將從算法和算力兩個維度對人工智能的能與不能展開分析和討論。。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解： 1.人工智能的邊界與應用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法：人工智能的能與不能 第2章 算力：從CPU，GPU到NPU AI開發(fā)平臺 ModelArts來自：百科![]()
本次大賽面向所有AI開發(fā)者，個人、高等院校、企業(yè)、科研單位、創(chuàng)客團隊等均可報名參賽。 賽制說明 本次大賽分為兩個階段，學習課程階段及長期刷榜階段。 學習課程 報名比賽后，參賽選手點擊頁面左側(cè) “學習資料” 頁，進入課程。找到頁面【課堂】并點擊，即可開啟你的學習之旅。 本次課程由華為AI高級工程師，來自：百科![]()
和企業(yè)商機。 存算分離介紹 MRS 支持在大數(shù)據(jù)存儲容量大、計算資源需要彈性擴展的場景下，用戶將數(shù)據(jù)存儲在OBS服務中，使用MRS集群僅作數(shù)據(jù)計算處理的存算分離模式。 大數(shù)據(jù)存算分離場景，請務必使用OBS并行文件系統(tǒng)，使用普通對象桶會對集群性能產(chǎn)生較大影響。 存算分離使用流程 1、配置存算分離集群。來自：專題![]()
智能的實現(xiàn)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施資源，包括高性能算力，高速存儲和網(wǎng)絡帶寬等基礎(chǔ)設(shè)施，即“大算力、大存力、大運力”的AI基礎(chǔ)大設(shè)施底座，讓算力發(fā)展不要偏斜。 從過去的經(jīng)典AI，到今天人人談論的大模型，自動駕駛，我們看到AI模型的參數(shù)及AI算力規(guī)模呈現(xiàn)出指數(shù)級的爆發(fā)增長，對存儲基礎(chǔ)設(shè)施也帶來全新的挑戰(zhàn)。來自：專題![]()
義是這樣的： “人工智能加速器（AI accelerator）是一類專用于人工智能（特別是人工神經(jīng)網(wǎng)絡、機器視覺、機器學習等）硬件加速的微處理器或計算系統(tǒng)。典型的應用包括機器人學、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)密集型應用或傳感器驅(qū)動的任務。” 本系列課程中，NPU可以特指為昇騰AI處理器。 文中課程來自：百科![]()
AI基礎(chǔ)課程--概覽 AI基礎(chǔ)課程--概覽 時間：2020-12-08 15:55:34 歡迎進入《AI專業(yè)學習路徑》課程學習活動，立即報名學習，了解更多的活動規(guī)則。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來以及算力的提升將AI(人工智能)技術(shù)推向了第三次高潮，在AI技術(shù)火熱的背后仍然要回歸理性，正確的認識AI。來自：百科![]()
從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一，應用日益廣泛。 語音識別 、自動機器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
開發(fā)平臺完善：華為云提供了一套完整的人工智能開發(fā)平臺，包括模型訓練、部署和管理等功能，使得企業(yè)和開發(fā)者能夠快速地構(gòu)建和優(yōu)化自己的AI模型。 4. 強大的算力支持：華為云具備強大的計算資源，保障了AI模型訓練和運行的高性能和低延遲。 5. 豐富的行業(yè)解決方案：華為云EI已成功應用于醫(yī)療、地產(chǎn)、教來自：百科![]()
時得到機器翻譯結(jié)果。 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力。 機器翻譯 NLPMT 機器翻譯(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)源語言文本到目標語言文本的自動翻譯 立即使用服務咨詢 [來自：百科![]()
高、存算一體，數(shù)據(jù)共享困難、固定容量，算力固定受限、無法滿足業(yè)務波峰波谷訴求，企業(yè)缺乏專業(yè)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才，業(yè)務人員無法完全聚焦業(yè)務開發(fā)，平臺整體構(gòu)建成本高。 Serverless計算免去后端基礎(chǔ)服務的諸多事宜，開發(fā)者可以專注在產(chǎn)品代碼，不需要維護任何的服務器。服務器由云服務商提供來自：百科
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