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- 無監(jiān)督的機器學習 內(nèi)容精選 換一換
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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章來自：百科
- 無監(jiān)督的機器學習 相關內(nèi)容
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云知識 機器翻譯的優(yōu)點 機器翻譯的優(yōu)點 時間：2020-10-13 09:32:56 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標語言文本的自動翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領先 基于先進的Tran來自：百科面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益： 1）了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術和算法優(yōu)化； 2）了解Spark機器學習優(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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐來自：百科
- 無監(jiān)督的機器學習 更多內(nèi)容
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實戰(zhàn)派帶你云上體驗機器學習，不會算法照樣玩轉AI。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應用介紹，機器學習講解及實操演示、AI應用學習方法介紹。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解行業(yè)趨勢及應用前景、掌握機器學習的應用，及如何進行AI應用的學習。 課程大綱 第1節(jié)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 揭秘華為機器視覺的殺手锏 揭秘華為機器視覺的殺手锏 時間：2021-02-19 11:23:06 云計算 門口的刷臉閘機識別顧客體溫，收銀臺處的攝像機識別VIP身份，貨架前的監(jiān)控識別偷盜行為，天花板上的攝像頭監(jiān)測熱力圖…… 如果一個便利店老板想讓店鋪智能起來，他只需要進入一個名為Huawei來自：云商店![]()
3、如何利用通用屬性構建弱監(jiān)督學習模型，并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學習。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應感知 第2章 面向識別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡共性技術 第3章 通用視覺基元屬性感知 第4章 相關機器學習算法 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)字化成功的關鍵是以來自：百科![]()
作導致的數(shù)據(jù)刪除或損壞也難以避免。重要數(shù)據(jù)的丟失，不僅會影響正常業(yè)務的運行，也會影響組織的社會公信力甚至行業(yè)地位。 3、硬件故障導致數(shù)據(jù)無法使用 隨著計算機的長期使用，硬件故障問題難以難免，由此導致的數(shù)據(jù)無法使用問題，也是一種極具威脅的潛在數(shù)據(jù)安全隱患。 數(shù)據(jù)是組織最寶貴的無形資來自：云商店![]()
走進一家餐廳，優(yōu)美的用餐環(huán)境，干凈整潔的廚房，廚師們戴著廚師帽和口罩，手中的鏟勺在輕盈的跳舞，頓時，味蕾在躍動。這些都歸功于“陽光廚房”的概念。 “陽光廚房”是指在餐飲服務單位的食品加工關鍵環(huán)節(jié)安裝視頻監(jiān)控設備，對廚房操作間的各流程進行公開化監(jiān)控的一種經(jīng)營方式，根據(jù)食品安全法，“食品來自：云商店![]()
隱藏的結構。常見的有聚類。 強化學習：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習，以使獎勵信號（強化信號）函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時間上的特征，產(chǎn)生一個將數(shù)據(jù)項映射到一個實值預測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預測以來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Docker的使用流程 Docker的使用流程 時間：2021-06-30 18:32:55 Docker的使用流程如下： 1. 首先開發(fā)者在開發(fā)環(huán)境機器上開發(fā)應用并制作鏡像。Docker執(zhí)行命令，構建鏡像并存儲在機器上。 2. 開發(fā)者發(fā)送上傳鏡像命令。Doc來自：百科![]()
Docker的使用流程如下： 1. 首先開發(fā)者在開發(fā)環(huán)境機器上開發(fā)應用并制作鏡像。Docker執(zhí)行命令，構建鏡像并存儲在機器上。 2. 開發(fā)者發(fā)送上傳鏡像命令。Docker收到命令后，將本地鏡像上傳到鏡像倉庫。 3. 開發(fā)者向生產(chǎn)環(huán)境機器發(fā)送運行鏡像命令。生產(chǎn)環(huán)境機器收到命令后，來自：百科![]()
更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
前，可能直接將多應用部署在同一機器上；也可能是采取虛擬機等方式在同一物理服務器上； 對于直接部署在同一機器上的場景，就需要考慮應用之間的隔離和資源的搶占問題； 而對于使用虛擬機的場景，虛機雖然提供了很好的隔離性，但是虛擬機本身占用了大量的資源，并且啟動時間慢。 文中課程 更多精彩來自：百科![]()
RPA優(yōu)勢 專業(yè)的華為數(shù)字機器人教學管理平臺，持續(xù)積累各個行業(yè)的教學案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機器人技術的跨專業(yè)融合，進行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級轉型。 專業(yè)的華為數(shù)字機器人教學管理平臺，持續(xù)積累各個行業(yè)的教學案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機器人技術的跨專業(yè)融合，進行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級轉型。來自：專題![]()
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內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科![]()
化轉型對地產(chǎn)行業(yè)的價值都越來越突出。這其中，視覺智能是地產(chǎn)行業(yè)智能升級的落腳點。 華為機器視覺通過多年的技術積累與深刻的行業(yè)洞察，結合智慧地產(chǎn)園區(qū)建設的實踐經(jīng)驗，提出地產(chǎn)視覺智能體的解決方案，利用5G、AI和機器視覺三種技術相互促進、相互激發(fā)，打造端邊云網(wǎng)協(xié)同的一體化智能系統(tǒng)，加來自：云商店![]()
通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學習平臺介紹 第3節(jié) 深度學習入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡構建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學習平臺實操演練 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)來自：百科
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