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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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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。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現有的神經網絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(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)，融合了物聯網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
對單個 IAM 用戶授予指定對象的讀權限:配置須知 恢復歸檔或深度歸檔存儲對象:請求消息元素 恢復歸檔存儲或深度歸檔存儲對象:使用場景 獲取桶存量信息:返回結果（InterfaceResult） 獲取桶歸檔對象直讀策略:響應消息元素 復制對象:歸檔或深度歸檔存儲對象 API概覽:對象操作接口 Java來自：百科![]()
專業(yè)預測性算法支持，預集成工業(yè)領域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓練模型的靈活導出，可加載到規(guī)則引擎，實現實時告警 生產物料預估 基于歷史物料數據，對生產所需物料進行準確分析預估，降低倉儲周期，提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型，并結合華為供應鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布來自：百科![]()
15:54:18 機器學習常見的分類有3種： 監(jiān)督學習：利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數，使其達到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓練或有教師學習。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學習：在未加標簽的數據中，試圖找到隱藏的結構。常見的有聚類。 強化學習：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習，以使獎勵信號（強化信號）函數值最大。來自：百科![]()
支持行業(yè)客戶二次訓練專屬模型，打造大模型體驗。 盤古預測大模型產品功能 回歸預測 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，來提升預測性能來自：專題![]()
3、掌握無監(jiān)督學習包括聚類算法的基礎知識及應用。 4、掌握分類問題，數據挖掘等相關知識及應用。 課程大綱 第1章 機器學習概述 第2章 有監(jiān)督學習-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學習-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學習-KNN 第5章 有監(jiān)督學習-樸素貝葉斯 第6章 有監(jiān)督學習-SVM 第7章來自：百科![]()
華為云計算 云知識 灰度發(fā)布的分類 灰度發(fā)布的分類 時間：2021-07-01 11:39:05 灰度發(fā)布是指在生產環(huán)境上引一部分實際流量對一個新版本進行測試，測試新版本的性能和表現，在保證系統(tǒng)整體穩(wěn)定運行的前提下，盡早發(fā)現新版本在實際環(huán)境上的問題?？梢苑譃橐韵聝煞N類型： 1. 基于權重的灰度發(fā)布來自：百科
