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  • xgboost深度學(xué)習(xí)效果 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。
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    人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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  • xgboost深度學(xué)習(xí)效果 更多內(nèi)容
  • 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持
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    模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型,都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開(kāi)始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出作為下一層的輸入,層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年,Yann
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
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    課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來(lái)的智
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    策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等,大量的開(kāi)發(fā)者基于主流AI引擎,開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。
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    學(xué)生之間都能深度互動(dòng),充分提升學(xué)習(xí)趣味性和積極性。 03 課后考試,即時(shí)了解學(xué)習(xí)效果 訓(xùn)練營(yíng)在課程結(jié)束后,會(huì)組織線上隨堂考試,檢測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)效果。學(xué)生可通過(guò)電腦、手機(jī)等多設(shè)備隨時(shí)隨地參加考試。考試為智能化閱卷,自動(dòng)閱卷判分,不僅能降低人工閱卷成本,還能生成相應(yīng)學(xué)習(xí)效果報(bào)告,幫助講師
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    要包括業(yè)界主流的AI框架,TensorFlow、MXNet、Caffe、Spark_Mllib、PyTorch、MindSpore、XGBoost-Sklearn等。 華為云鏈接: https://support.huaweicloud.com/productdesc-model
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    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 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)-聚類算法 第16章 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) - 關(guān)聯(lián)規(guī)則 華為云 面向未來(lái)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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 科技融合金融深度,創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價(jià)值 科技融合金融深度,創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價(jià)值 時(shí)間:2024-05-14 15:43:10 在技術(shù)領(lǐng)域,創(chuàng)新是引人注目的產(chǎn)物。華為云Web3節(jié)點(diǎn)引擎服務(wù)NES(以下簡(jiǎn)稱:華為
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云828 B2B企業(yè)節(jié),深度激活企業(yè)數(shù)實(shí)融合新動(dòng)能 華為云828 B2B企業(yè)節(jié),深度激活企業(yè)數(shù)實(shí)融合新動(dòng)能 時(shí)間:2023-11-08 14:51:16 今年以來(lái),云計(jì)算大模型競(jìng)相涌現(xiàn),數(shù)字技術(shù)賽道可以說(shuō)是“百舸爭(zhēng)流”。從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到傳統(tǒng)制造業(yè)無(wú)不在思考:
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 軟件開(kāi)發(fā)必讀!華為云軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗(yàn)指南 軟件開(kāi)發(fā)必讀!華為云軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗(yàn)指南 時(shí)間:2023-07-27 14:43:25 云計(jì)算 軟件開(kāi)發(fā) 華為云軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts產(chǎn)品入口>> 7月7日-9日,
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    同時(shí),學(xué)習(xí)地圖支持闖關(guān)模式,將游戲思維融入到學(xué)習(xí)中,告別枯燥、固定的學(xué)習(xí)狀態(tài),以闖關(guān)的形式完成培訓(xùn)任務(wù),提升了學(xué)習(xí)的趣味性和儀式感。 03 檢核流程不完善,學(xué)習(xí)效果難評(píng)估,如何衡量新員工學(xué)習(xí)效果? 培訓(xùn)中,華為智選車業(yè)務(wù)部為新員工制定了一整套運(yùn)營(yíng)標(biāo)準(zhǔn)和服務(wù)規(guī)范,可如何檢驗(yàn)新員工是否能在線下門店按照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行執(zhí)行呢?
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    【華為全聯(lián)接大會(huì)2024】ONES與華為云深度合作,共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺(tái) 【華為全聯(lián)接大會(huì)2024】ONES與華為云深度合作,共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺(tái) 時(shí)間:2024-09-29 14:40:23 【華為全聯(lián)接大會(huì)2024】ONES與華為云深度合作,共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺(tái)
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    請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說(shuō)明TensorFlow的推理腳本示例。 • XGBoost的推理腳本示例 請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說(shuō)明XGBoost的推理腳本示例。 • 自定義推理邏輯的推理腳本示例 請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理
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