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  • 基于spark ml機器學習平臺 內(nèi)容精選 換一換
  • 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學習和深度學習算法應用能力,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 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
    來自:百科
    華為云計算 云知識 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 時間:2020-12-02 11:15:56 本實驗通過 MRS 服務Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內(nèi),車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實驗目標與基本要求 1.
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  • 基于spark ml機器學習平臺 相關(guān)內(nèi)容
  • 越來越重要。其中,Spark是當今應用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進的各種優(yōu)化技術(shù),包括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn);
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    第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章
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  • 基于spark ml機器學習平臺 更多內(nèi)容
  • 樣。除了交互式的數(shù)據(jù)分析,Spark還能夠支持交互式的數(shù)據(jù)挖掘,由于Spark基于內(nèi)存的計算,很方便處理迭代計算,而數(shù)據(jù)挖掘的問題通常都是對同一份數(shù)據(jù)進行迭代計算。除此之外,Spark能夠運行于安裝Hadoop 2.0 Yarn的集群。之所以Spark能夠在保留MapReduc
    來自:百科
    MRS Spark服務介紹 MRS Spark服務介紹 華為云MapReduce服務(MRS)提供可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務,可輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Flume等大數(shù)據(jù)組件,具有企業(yè)級、易運維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢。 華為云MapReduce服務(MR
    來自:專題
    華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結(jié)合清華大學開源語音數(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實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應用。
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    造個性化自適應學習平臺,實現(xiàn)課內(nèi)學習向課外學習的延展,幫助每個學生實現(xiàn)彈性有效的針對性自主學習; 區(qū)域網(wǎng)絡學習中心功能框架 (2)家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺,讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學習,擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 (3)老年開放學院 老年教育作為終
    來自:云商店
    華為云計算 云知識 基于IoT平臺構(gòu)建智慧路燈應用 基于IoT平臺構(gòu)建智慧路燈應用 時間:2020-11-30 09:36:38 本實驗指導用戶基于華為云IoT平臺,快速開發(fā)屬于自己的智慧路燈應用。 實驗目標與基本要求 本實驗將指導您開發(fā)一個基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的智慧路燈應用。 通過本實驗,您將能夠:
    來自:百科
    本課程主要介紹云平臺業(yè)界趨勢、鯤鵬云平臺技術(shù)原理及架構(gòu)以及云平臺使用的典型場景。 立即學習 最新文章 “云上中臺 • 重明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 覆蓋多樣化業(yè)務場景,電子簽章化解企業(yè)簽署難題 CAXA PLM云商店登榜,為制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“保駕護航” 訊方實訓云平臺——加速教育高質(zhì)量發(fā)展的“數(shù)字底座”!
    來自:百科
    Spark SQL作業(yè)的特點與功能 Spark SQL作業(yè)的特點與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark,也支持標準的Spark SQL作業(yè), DLI 在開源Spark基礎(chǔ)上進行了大量的性能優(yōu)化與服務化改造,不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口,性能較開源提升了2
    來自:專題
    測模型,DC PUE優(yōu)化控制模型等),開發(fā)者可以基于模型訓練服務,使用嵌入網(wǎng)絡經(jīng)驗的訓練平臺輸入數(shù)據(jù),快速完成模型的開發(fā)和訓練,形成精準的模型,用于應用服務開發(fā) 優(yōu)勢 網(wǎng)絡經(jīng)驗嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓練 NAIE訓練平臺預置多種預集成通信模型服務,Zero編碼,讓開發(fā)者
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    云知識 智慧校園應用管理平臺主要功能-專題知識學習與定制學習計劃 智慧校園應用管理平臺主要功能-專題知識學習與定制學習計劃 時間:2021-06-26 17:54:04 云市場 行業(yè)解決方案 教育 鯤鵬 K12智慧教育 使用指南 商品鏈接:智慧校園應用管理平臺;服務商:拓維信息系統(tǒng)股份有限公司
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    型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等,大量的開發(fā)者基于主流AI引擎,開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。
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    華為云計算 云知識 舒華基于華為云IoT打造產(chǎn)品智能健身云平臺 舒華基于華為云IoT打造產(chǎn)品智能健身云平臺 時間:2022-09-23 14:49:20 物聯(lián)網(wǎng) 中國約有9.5億左右的人處于亞健康狀態(tài),占人口總數(shù)的70%,健康和慢病風險因素狀況也不容樂觀。大家的健身意識在增強,但
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    主流數(shù)據(jù)格式。 華為云提供了Web化的服務管理平臺,既可以通過管理控制臺和基于HTTPS請求的API(Application programming interface)管理方式來訪問DLI,又可以通過JDBC或ODBC等客戶端連接DLI服務端。 產(chǎn)品功能。 All in SQL
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    業(yè)和地區(qū)的需求。 - 靈活:基于華為云彈性計算服務(E CS ),可根據(jù)業(yè)務變化靈活調(diào)整資源配置,實現(xiàn)按需付費,節(jié)省成本。同時,支持多種部署模式,包括公有云、私有云和混合云,滿足不同安全和合規(guī)要求。 - 智能:集成華為云人工智能服務(AI),利用機器學習、自然語言處理等技術(shù),為企業(yè)提
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    ModelArts自動停止:拯救健忘星人,忘關(guān)服務也沒事~ 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 ModelArts使用自定義鏡像快速遷移上云-這2種功能,你了解哪些? 相關(guān)推薦 ModelArts自動學習與ModelArts PRO的區(qū)別 AI Gallery簡介:資產(chǎn)介紹 修訂記錄
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    登錄成功后,點擊網(wǎng)站上方學習中心,看到學習的課程。 學生查看學習的課程如下圖所示: 3 課程學習 3.1 課程內(nèi)容學習 點擊課程圖片,進入課程主頁學習 章節(jié)導航中,可以看到課程安排需要學習的內(nèi)容,如下圖所示 課程內(nèi)容包含:視頻,文檔,網(wǎng)頁,附件,測驗和作業(yè)。 點擊去學習,可以學習該內(nèi)容,視頻學習如下圖所示
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    教師用戶怎么操作知途在線學習管理平臺 教師用戶怎么操作知途在線學習管理平臺 時間:2021-03-30 14:57:27 云市場 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:AI高校學科建設(shè);服務商:江蘇知途教育科技有限公司 1 平臺登錄 在瀏覽器地址欄,輸入為您配置好的平臺網(wǎng)址。打開網(wǎng)頁后,點擊頁面頂部“登錄”
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    傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少,冷啟動等問題,傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu):現(xiàn)有機器學習基于獨立同分布假設(shè),同一模型用在非獨立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。 d) 資源受限:相對云上資源的海量易獲取
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