- 機(jī)器學(xué)習(xí)特征的維度 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(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章來自:百科
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云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估的幾個(gè)維度介紹 云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估的幾個(gè)維度介紹 時(shí)間:2021-01-29 09:07:41 云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用的評(píng)估分析項(xiàng)目從源端類別上主要有:應(yīng)用、主機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)、文件存儲(chǔ)。業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估主要從:按場(chǎng)景、按關(guān)聯(lián)性、按層次三個(gè)維度來看。 業(yè)務(wù)應(yīng)用的評(píng)估分析項(xiàng)目 需要收集的信息項(xiàng):來自:百科
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動(dòng)更新的工具。業(yè)界領(lǐng)先的 WAF 廠商,還會(huì)結(jié)合AI能力,給用戶智能開啟和推薦適合的規(guī)則,提升防護(hù)效率。 WAF面臨的挑戰(zhàn) WAF當(dāng)前需要應(yīng)對(duì)一個(gè)挑戰(zhàn)就是入侵檢測(cè)識(shí)別率的問題,這個(gè)指標(biāo)不同的廠商都有不同的計(jì)算方式,并不是一個(gè)容易衡量的指標(biāo)。因?yàn)閺墓粽?span style='color:#C7000B'>的角度,攻擊是具有相當(dāng)的隱蔽性的來自:百科
本視頻主要為您介紹華為云 Web應(yīng)用防火墻 服務(wù)配置防護(hù)策略(CC攻擊防護(hù))的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 用戶可通過Web應(yīng)用防火墻配置CC攻擊的防護(hù)策略。 開啟WAF防護(hù)后,可根據(jù)需要對(duì)防護(hù)域名的URL進(jìn)行CC攻擊防護(hù)的配置。 Web應(yīng)用防火墻 WAF 華為云Web應(yīng)用防火墻WAF對(duì)網(wǎng)站業(yè)務(wù)流量進(jìn)行多維度檢測(cè)和防護(hù)來自:百科
能導(dǎo)致用戶無法正常訪問。 防數(shù)據(jù)竊取、泄露及拖庫(kù) 電商企業(yè)的數(shù)據(jù)是高價(jià)值、高風(fēng)險(xiǎn)的攻擊目標(biāo),覆蓋全數(shù)據(jù)生命周期的安全防護(hù)有助于抵御惡意競(jìng)爭(zhēng)或者核心資產(chǎn)泄露。 電商企業(yè)的數(shù)據(jù)是高價(jià)值、高風(fēng)險(xiǎn)的攻擊目標(biāo),覆蓋全數(shù)據(jù)生命周期的安全防護(hù)有助于抵御惡意競(jìng)爭(zhēng)或者核心資產(chǎn)泄露。 防頁(yè)面篡改 政來自:專題
手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識(shí)別 ,初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié) 人臉識(shí)別的原理及應(yīng)用場(chǎng)景來自:百科
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出來自:百科
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