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- 機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法總結(jié)分享 內(nèi)容精選 換一換
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(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：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科，包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益：來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法總結(jié)分享 相關(guān)內(nèi)容
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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 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章來自：百科來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 軟件遷移實(shí)戰(zhàn)案例分享 軟件遷移實(shí)戰(zhàn)案例分享 時(shí)間：2020-12-16 16:23:45 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開發(fā)者，介紹SO庫遷移、Maven工程遷移、Python工程遷移過程中的依賴分析的一般方法和解題思路。 目標(biāo)學(xué)員 鯤鵬合作伙伴、開發(fā)者 課程目標(biāo)來自：百科![]()
2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過“自動(dòng)學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型，用戶不需編寫代碼即可完成自動(dòng)建模、一鍵部署。來自：專題![]()
夾，讓成員將匯報(bào)文檔一鍵轉(zhuǎn)移，即可實(shí)現(xiàn)集中規(guī)范管理。 如此一來，部門成員可以隨時(shí)查閱、學(xué)習(xí)其他同事的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。如果有新員工加入，團(tuán)隊(duì)空間的文件資料也可以幫助 TA 更加快速地融入團(tuán)隊(duì)。 年度總結(jié)是日常工作的縮影，涉及到內(nèi)容生產(chǎn)、協(xié)作、管控、沉淀的全過程。 與使用傳統(tǒng) Office來自：云商店![]()
蘑菇數(shù)據(jù)科技有限公司總經(jīng)理，約投征信服務(wù)有限公司首席信息官，海匯數(shù)據(jù)科技有限公司監(jiān)事，曾參與負(fù)責(zé)銀聯(lián)商務(wù)個(gè)人征信建模、瀘天化集團(tuán)工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與處理、教育應(yīng)用平臺(tái)設(shè)計(jì)、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)大數(shù)據(jù)課程研發(fā)、山西聯(lián)通智慧城市等項(xiàng)目，對機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法具有較深入的研究。 【賽事交流】來自：百科![]()
AI（人工智能）是通過機(jī)器來模擬人類認(rèn)識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法來自：百科![]()
華為云服務(wù)-網(wǎng)絡(luò)服務(wù) HCIA-Cloud Service V2.2系列課程。本課程主要講述華為云網(wǎng)絡(luò)服務(wù)-虛擬私有云、彈性負(fù)載均衡、 虛擬專用網(wǎng)絡(luò) 、云專線、對等連接的介紹、功能及使用。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 青云職上 群英有為 | 助力區(qū)域打造人才高地，龍崗雙選會(huì)順利舉辦！ 華為云智能編程進(jìn)高校，解讀行業(yè)發(fā)展新趨勢來自：百科![]()
的發(fā)展歷程，學(xué)習(xí)云原生的基本概念以及技術(shù)???????????體系。??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章來自：百科![]()
阿爾茨海默病（Alzheimer Disease, AD）是一種不可逆的神經(jīng)退行性疾病，是人類面臨的最大健康威脅之一，基于腦影像探索AD的影像學(xué)標(biāo)記對AD早期識別和及時(shí)預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識別準(zhǔn)確性，推動(dòng)和促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦來自：百科![]()
用戶自定義函數(shù) 查看詳情 配置GUC參數(shù) 查看詳情 系統(tǒng)表和系統(tǒng)視圖 查看詳情 GaussDB (DWS)最佳實(shí)踐 表設(shè)計(jì)優(yōu)秀實(shí)踐 學(xué)習(xí)如何優(yōu)化表的設(shè)計(jì)。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入優(yōu)秀實(shí)踐 學(xué)習(xí)如何向DWS導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 SQL查詢優(yōu)秀實(shí)踐 通過一定的規(guī)則調(diào)整SQL語句，在保證結(jié)果正確的基礎(chǔ)上，能夠提高SQL執(zhí)行效率。來自：專題![]()
優(yōu)秀賽隊(duì)分享了基于華為機(jī)器視覺產(chǎn)品（軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲(chǔ)、華為好望商城、華為好望云服務(wù)）結(jié)合各自賽隊(duì)優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實(shí)踐。 華為機(jī)器視覺總裁 段愛國 致辭 經(jīng)過激烈的角逐，最終大賽決出1個(gè)金獎(jiǎng)、2個(gè)銀獎(jiǎng)、8個(gè)優(yōu)勝獎(jiǎng)，華為機(jī)器視覺總裁段愛國、華為機(jī)器視覺負(fù)責(zé)產(chǎn)來自：云商店![]()
傳至 OBS 導(dǎo)入、ModelArts平臺(tái)提供的模型模板導(dǎo)入、AI Gellary市場訂閱的模型及從其他EI云服務(wù)訂閱AI應(yīng)用等。 ModelArts AI應(yīng)用來源包括：自動(dòng)學(xué)習(xí)中構(gòu)建模型生成、Workflow中構(gòu)建的模型生成、開發(fā)環(huán)境Notebook中調(diào)試保存的鏡像導(dǎo)入、訓(xùn)練作業(yè)訓(xùn)來自：專題![]()
大家了解云原生的發(fā)展歷程，學(xué)習(xí)云原生的基本概念以及技術(shù)???????????體系。???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換Volcan來自：百科![]()
本地導(dǎo)入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持導(dǎo)入本地開發(fā)的算法，格式要求如下： 編程語言不限。 啟動(dòng)文件必須選擇以“.py”結(jié)尾的文件。 文件數(shù)（含文件、文件夾數(shù)量）不超過1024個(gè)。 文件總大小不超過5GB。 ModelArts訓(xùn)練好后的模型如何獲取？ 使用自動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的來自：專題
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