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- 自然語言處理的算法 內(nèi)容精選 換一換
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據(jù)進行表征學習的算法。目前,在圖像、 語音識別 、自然語言處理、強化學習等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學習獲得了廣泛的應用,并且在某些問題上已經(jīng)達到甚至超越了人類的水平。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(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。來自:百科
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統(tǒng)計不同方向的民生熱度。 商品識別 用戶痛點:新鮮的零售商品(如蛋糕等)難以用傳統(tǒng)的貼條形碼的方式完成結(jié)算。且這些商品經(jīng)常上新,需要不斷的更新商品識別庫。 票據(jù)識別 用戶痛點:表格單據(jù)千變?nèi)f化,往來不同國家、不同快遞公司的單據(jù)都不相同。我們需要快速地從表格中提取有利的信息。 特點來自:百科票據(jù)分析等眾多場景的機器人系統(tǒng)。通過自主研發(fā)的自然語言處理(NLP)、光學字符識別( OCR )、知識圖譜等先進模塊,該軟件能夠大幅度提高企業(yè)的智能化水平。無論是在材料填報過程中的數(shù)據(jù)提取,還是在智能審核中的自動判斷,達觀RPA都能夠高效地完成任務,減少人工操作的時間和成本。通過使用來自:專題數(shù)據(jù)管理 中團隊標注的完成驗收的各選項表示什么意思? 1.全部通過:被駁回的樣本,也會通過。 2.全部駁回時:已經(jīng)通過的樣本,需要重新標注,下次驗收時重新進行審核。 3.剩余全部通過:已經(jīng)駁回的會駁回,其余會自動驗收通過。 4.剩余全部駁回時,樣本抽中的通過的,不需要標注了,未通過和樣本未抽中的需要重新標注驗收。來自:專題有非常高的準確率。 快速定制 圖像識別 針對客戶的特定場景需求,提供可定制的標簽服務。支持用戶自定義標簽,支持幫助用戶生成標簽體系。擁有大量行業(yè)數(shù)據(jù)的積累,服務泛化性強,使得定制成本低,周期短,準確性高,僅需幾周即可完成定制。 圖像識別針對客戶的特定場景需求,提供可定制的標簽服務。來自:專題
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