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- 深度學(xué)習(xí) 評分預(yù)測 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識 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，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)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 評分預(yù)測 相關(guān)內(nèi)容
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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)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 評分預(yù)測 更多內(nèi)容
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 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)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(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)場景開發(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融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
產(chǎn)品 專業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測性維護(hù)，根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時(shí)間序列預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和回歸分析等預(yù)測推理方法，預(yù)測系統(tǒng)將來是否會(huì)發(fā)生故障，何時(shí)發(fā)生故障，發(fā)生故障類型，可以提升服務(wù)運(yùn)維效率，降低設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，節(jié)約現(xiàn)場服務(wù)人力成本來自：百科![]()
，也可以直接單擊“重新檢測”，重新檢測資產(chǎn)并進(jìn)行評分。 說明：資產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)修復(fù)后，為降低安全評分的風(fēng)險(xiǎn)等級，需手動(dòng)忽略或處理告警事件，刷新告警列表中告警事件狀態(tài)。 ● 安全評分顯示為歷史掃描結(jié)果，非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如需獲取最新數(shù)據(jù)及評分，可單擊“重新檢測”，獲取最近的數(shù)據(jù)。 安全分值和扣分項(xiàng)說明來自：專題![]()
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、評價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。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)來自：專題![]()
，也可以直接單擊“重新檢測”，重新檢測資產(chǎn)并進(jìn)行評分。 說明：資產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)修復(fù)后，為降低安全評分的風(fēng)險(xiǎn)等級，需手動(dòng)忽略或處理告警事件，刷新告警列表中告警事件狀態(tài)。 ● 安全評分顯示為歷史掃描結(jié)果，非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如需獲取最新數(shù)據(jù)及評分，可單擊“重新檢測”，獲取最近的數(shù)據(jù)。 安全分值和扣分項(xiàng)說明來自：專題![]()
（2）第二步：設(shè)置考核策略評分項(xiàng) 完成基本信息設(shè)置后，教師可以繼續(xù)設(shè)置考核策略評分項(xiàng)，編輯頁面如下圖所示。系統(tǒng)默認(rèn)顯示兩條評分項(xiàng)，點(diǎn)擊左下方【+】可以新增評分項(xiàng)。通過這種方式，教師可以設(shè)置多條評分項(xiàng)。 圖 考核策略評分項(xiàng)編輯頁面 頁面說明： 1. 類別：選擇評分類型，不同類別的評分規(guī)則也不同。具體可以參看下表。來自：云商店![]()
參賽者須根據(jù)給定的三個(gè)方向“交通流量預(yù)測”、“水質(zhì)高光譜污染物分析”和“貨柜車到港預(yù)測分析”，提交整體解決方案和數(shù)據(jù)分析模型算法。 分析賽賽題必須使用華為云ModelArts平臺(tái)進(jìn)行作品開發(fā)和驗(yàn)證。 特別說明： 由于三道賽題的作品開發(fā)要求有所區(qū)別，答題請通過以下3個(gè)途徑報(bào)名和提交作品。 1、交通流量預(yù)測可直接來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 泛微低代碼構(gòu)建+流程驅(qū)動(dòng)：績效考核線上提報(bào)、評分、自動(dòng)匯總 泛微低代碼構(gòu)建+流程驅(qū)動(dòng)：績效考核線上提報(bào)、評分、自動(dòng)匯總 時(shí)間：2021-07-14 18:08:59 云市場 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 移動(dòng)OA辦公 企業(yè)辦公 商品介紹 商品鏈接：泛微e-office來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 時(shí)間：2020-12-11 11:15:31 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自：百科![]()
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![]()
華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測 時(shí)間：2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測大賽以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向來自：百科![]()
。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，對收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整來自：百科![]()
第四名、第五名、第六名獲三等獎(jiǎng)。 【評審標(biāo)準(zhǔn)】 本次比賽將通過華為云大賽平臺(tái)對參賽者提交的作品進(jìn)行自動(dòng)判題評分，參賽者可基于評分結(jié)果和排名，對作品進(jìn)行優(yōu)化后及提交，每日評分結(jié)果以當(dāng)天最后一次提交的作品進(jìn)行打分。大賽將取參賽者最高一次得分進(jìn)行評獎(jiǎng)。 【更多說明】 更多賽程賽制信息請登錄大賽官網(wǎng)sodic來自：百科
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