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  • ai與機器學習 內容精選 換一換
  • 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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    需要掌握人工智能技術,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產(chǎn)品技術的工程師 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
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  • ai與機器學習 相關內容
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)AI兩大技術方向,向您展示AIIoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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  • ai與機器學習 更多內容
  • 的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。
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    溫馨提示:詳情信息請以課程詳情頁信息為準。 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,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預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-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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面
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    ,選手可自行觀看學習。 【參賽對象】 對AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報名參加。 【報名須知】 報名:點擊右上角“立即報名”,進入報名鏈接; 報名時間:11月16日9:00~12月25日18:00 提交作品時間:11月16日9:00~12月25日18:00(報名時間同時開啟)
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    華為云計算 云知識 Jest文檔手冊學習基本介紹 Jest文檔手冊學習基本介紹 時間:2021-07-09 11:29:53 Jest 是一個令人愉快的 JavaScript 測試框架,專注于簡潔明快。 Jest文檔手冊學習信息參考網(wǎng)址:https://www.jestjs
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