- 機(jī)器學(xué)習(xí)在量化投資中的作用 內(nèi)容精選 換一換
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機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程 4. 其他機(jī)器學(xué)習(xí)重要方法 5. 機(jī)器學(xué)習(xí)的常見算法 6. 案例講解 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。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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基于圖像清晰度檢測(cè)技術(shù),對(duì)于企業(yè)上傳的數(shù)據(jù)表單,自動(dòng)對(duì)圖像的清晰度進(jìn)行判斷并量化,減少二次上傳,降低人工成本。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:準(zhǔn)確檢測(cè)圖像清晰度,并進(jìn)行量化。 提升企業(yè)效率:對(duì)模糊的數(shù)據(jù)表單自動(dòng)檢測(cè),減少人工復(fù)查,提升工作效率。 電商評(píng)論論壇 對(duì)于用戶賣家上傳的圖像評(píng)論通過圖像的清晰度進(jìn)行智來自:百科注冊(cè)昵稱審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核,過濾包含廣告、反動(dòng)、色情等內(nèi)容的用戶昵稱。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快:響應(yīng)速度小于0.1秒。 媒資 內(nèi)容審核 自動(dòng)識(shí)別媒資中可能存在的涉政、違禁品等信息,避免已發(fā)布的文章存在違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。來自:百科
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云知識(shí) 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間:2020-10-13 09:32:56 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動(dòng)翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Tran來自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 揭秘華為機(jī)器視覺的殺手锏 揭秘華為機(jī)器視覺的殺手锏 時(shí)間:2021-02-19 11:23:06 云計(jì)算 門口的刷臉閘機(jī)識(shí)別顧客體溫,收銀臺(tái)處的攝像機(jī)識(shí)別VIP身份,貨架前的監(jiān)控識(shí)別偷盜行為,天花板上的攝像頭監(jiān)測(cè)熱力圖…… 如果一個(gè)便利店老板想讓店鋪智能起來,他只需要進(jìn)入一個(gè)名為Huawei來自:云商店
云知識(shí) CDN 技術(shù)在直播中的運(yùn)用 CDN技術(shù)在直播中的運(yùn)用 時(shí)間:2022-05-26 10:14:20 【CDN活動(dòng)專區(qū)】 CDN的常用架構(gòu) CDN架構(gòu)設(shè)計(jì)比較復(fù)雜。不同的CDN廠商,也在對(duì)其架構(gòu)進(jìn)行不斷的優(yōu)化,所以架構(gòu)不能統(tǒng)一而論。這里只是對(duì)一些基本的架構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹。 CDN來自:百科
形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科
修復(fù)掃描出來的主機(jī)漏洞 不同的主機(jī)系統(tǒng)修復(fù)漏洞的方法有所不同,軟件漏洞的修復(fù)需要具有一定專業(yè)知識(shí)的人員進(jìn)行操作,根據(jù)服務(wù)器的情況進(jìn)行漏洞修復(fù),可參考 漏洞掃描服務(wù) 給出的修復(fù)建議。 不同的主機(jī)系統(tǒng)修復(fù)漏洞的方法有所不同,軟件漏洞的修復(fù)需要具有一定專業(yè)知識(shí)的人員進(jìn)行操作,根據(jù)服務(wù)器的情況進(jìn)行來自:專題
GaussDB (for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例 GaussDB(for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例 時(shí)間:2021-06-17 17:09:10 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Cassandra)在氣象業(yè)中使用的案例如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程來自:百科
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