- 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)方法 內(nèi)容精選 換一換
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15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見的分類有3種: 監(jiān)督學(xué)習(xí):利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù),使其達(dá)到所要求性能的過程,也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí):在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中,試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí):智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí),以使獎勵信號(強(qiáng)化信號)函數(shù)值最大。來自:百科課程簡介 在自然語言處理(NLP) 領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個等級,學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章來自:百科
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要大量的實(shí)時計算能力,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價比的視頻解決方案,是視頻類場景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其來自:百科T數(shù)據(jù)使用門檻較高,對企業(yè)的價值有限。比如,OT數(shù)據(jù)往往數(shù)據(jù)質(zhì)量較差,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗;OT數(shù)據(jù)量可能非常大,存儲的成本高,數(shù)據(jù)挖掘的代價較大;OT數(shù)據(jù)時效性敏感,隨著時間的推移其價值迅速降低 解決方案 華為云數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供一站式針對物聯(lián)網(wǎng)/OT數(shù)據(jù)的開發(fā)平臺。數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供來自:專題
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