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- 機器學(xué)習(xí)中的分類模型 內(nèi)容精選 換一換
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本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與來自:專題面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐; 5. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)算法實踐。 聽眾收益: 1)了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術(shù)和算法優(yōu)化; 2)了解Spark機器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場景實踐。 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來自:百科
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本課程為AI全棧成長計劃第二階段課程:AI進階篇。本階段將由華為AI專家?guī)?span style='color:#C7000B'>學(xué)習(xí)AI開發(fā)兩大熱門領(lǐng)域:圖像分類和物體檢測的模型開發(fā),正式入門AI代碼開發(fā)! 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個人開發(fā)者中的AI愛好者、學(xué)習(xí)者 課程目標(biāo) 了解、掌握 AI 開發(fā)的基本流程,完成常見 AI 模型的開發(fā)部署。 課程大綱 第1章 全流程 AI開發(fā)平臺 介紹-ModelArts來自:百科
解決生物計算量的性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供的強大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計算的需求。 金融風(fēng)險分析:金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力的及時響應(yīng)有很高的要求,比如基于 定價 樹模型的金融計算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險分析和決策來自:百科
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