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用于連續(xù)值預測,可自動進行任務理解,分析選擇最適合的回歸模型集合,并融合多個模型來提升回歸預測精度 分類預測 用于離散值的預測,如:不同類別或標簽;基于任務理解和模型選擇推薦能力,可自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進行融合,來提升預測性能 時間序列預測 利用過去數據預測未來趨勢;可基于時間維度進來自:專題滿足開發(fā)目標或項目要求的高價值數據。 開發(fā)者在 數據管理 平臺可以在線完成圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本三元組、視頻分類等各種標注場景,同時也可以使用ModelArts智能標注方案,通過預置算法或自定義算法代替人工完成數據標注,提升標注效率。 針對大規(guī)模協(xié)同標注場景,數據管理平臺來自:專題
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括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內容大綱: 1. 大數據機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新; 4. 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:來自:百科關愛野生動物,關愛珍稀物種 讓地球生態(tài)平衡發(fā)展,迫在眉睫 華為攜手江蘇叁拾柒號倉智能科技有限公司 守護珍稀動物 用科技幫助人類更好地理解和守護自然,讓自然受益于科技 華為好望商城 智能算法一站式服務平臺 立即前往 立即前往 最新文章 創(chuàng)建浮動IPNeutronCreateFloatingIp 查詢Job狀來自:云商店
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深度學習是一種以人工神經網絡為架構,對數據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領域中,深度學習獲得了廣泛的應用,并且在某些問題上已經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理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。來自:百科