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    3、掌握無監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類算法的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用。 4、掌握分類問題,數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN 第5章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-樸素貝葉斯 第6章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-SVM 第7章
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    ,更能精確的監(jiān)測到作業(yè)人員打手機(jī)行為,加強(qiáng)安全管控。 打手機(jī)智能檢測算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。
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    com/testdetail.html?testId=447為準(zhǔn)。 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(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    加速計(jì)算過程。 支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫查詢,提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動深度學(xué)習(xí)的技術(shù)框架AutoGenome,深度融合人工智能技術(shù),產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療智能模型,加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。 華為云
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    Unit,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中,NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”,釋義是這樣的: “人工智能加速器(AI accelerator)是一類專用于人工智能(特別是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等)硬件加速的微處理器或計(jì)算系統(tǒng)。典型的應(yīng)用包括機(jī)器人學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用或傳感器驅(qū)動的任務(wù)。”
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    言、文本等 能力,讓更多的企業(yè)便捷的使用AI和大數(shù)據(jù)服務(wù),加速業(yè)務(wù)發(fā)展,造福社會。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)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(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:了解華為云EI生態(tài)及EI相關(guān)服務(wù)。了解華為ModelArts平臺,掌握平臺的操作方法。
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    華為云計(jì)算 云知識 科技融合金融深度,創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價(jià)值 科技融合金融深度,創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價(jià)值 時(shí)間:2024-05-14 15:43:10 在技術(shù)領(lǐng)域,創(chuàng)新是引人注目的產(chǎn)物。華為云Web3節(jié)點(diǎn)引擎服務(wù)NES(以下簡稱:華為
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