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- 機器學(xué)習(xí)自動內(nèi)容生成 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 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(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
- 機器學(xué)習(xí)自動內(nèi)容生成 相關(guān)內(nèi)容
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術(shù),包括優(yōu)化的機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法實踐。 聽眾收益:來自:百科CDN 內(nèi)容分發(fā) CDN內(nèi)容分發(fā) CDN內(nèi)容分發(fā)是構(gòu)建在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)之上的一層智能虛擬網(wǎng)絡(luò),通過在網(wǎng)絡(luò)各處部署節(jié)點服務(wù)器,實現(xiàn)將源站內(nèi)容分發(fā)至所有CDN節(jié)點,使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容。 CDN內(nèi)容分發(fā)是構(gòu)建在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)之上的一層智能虛擬網(wǎng)絡(luò),通過在網(wǎng)絡(luò)各處部署節(jié)點服務(wù)器,實來自:專題
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人工智能與機器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-來自:百科
數(shù)字化辦公:小微,改變你的工作方式 圖像識別 服務(wù)-申請開通服務(wù) 相關(guān)推薦 內(nèi)容審核服務(wù)使用簡介 快速完成ICP備案:步驟二 提交備案申請 使用服務(wù) 應(yīng)用場景:內(nèi)容審核-視頻 創(chuàng)建文檔內(nèi)容審核作業(yè):請求參數(shù) 修訂記錄 概述 內(nèi)容審核SDK簡介:內(nèi)容審核概述 調(diào)用服務(wù)時錯誤碼顯示“ModelArts.4204”怎么處理?來自:百科
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