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- 深度學(xué)習(xí)如何用于分類預(yù)測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(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)員來(lái)自：百科
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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。來(lái)自：百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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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(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。來(lái)自：百科![]()
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。來(lái)自：百科![]()
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)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
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(mài)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)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 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)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DDL如何進(jìn)行分類 DDL如何進(jìn)行分類 時(shí)間：2021-07-02 11:29:03 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for MySQL) DDL（Data Definition Language數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言），用于定義或修改數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)象，主要分為來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 如何激活優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)卡 如何激活優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)卡 時(shí)間：2021-04-08 14:21:46 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 登錄優(yōu)學(xué)院平臺(tái)，在【首頁(yè)】右側(cè)點(diǎn)擊【激活學(xué)習(xí)卡】按鈕，進(jìn)入激活學(xué)習(xí)卡的頁(yè)面。來(lái)自：云商店![]()
學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈 技術(shù) 課程學(xué)習(xí)，動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，技能認(rèn)證，全面掌握區(qū)塊鏈前沿技術(shù) 在線課程 區(qū)塊鏈概念了解 了解區(qū)塊鏈的基本概念，為學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。 區(qū)塊鏈全景實(shí)踐課 本期課程結(jié)合華為云區(qū)塊鏈服務(wù) BCS ，從入門(mén)到實(shí)踐，循序漸進(jìn)一站式學(xué)習(xí)。5節(jié)實(shí)戰(zhàn)精品課，涵蓋B CS 基礎(chǔ)概念、各行各業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀來(lái)自：專題![]()
盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測(cè) 用于連續(xù)值預(yù)測(cè)，可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個(gè)模型來(lái)提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè)，如：不同類別或標(biāo)簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，可自動(dòng)選擇多個(gè)分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來(lái)提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè)來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) SQL語(yǔ)法分類 SQL語(yǔ)法分類 時(shí)間：2020-12-08 09:13:25 HCIA-GaussDB系列課程。本課程講解SQL的各個(gè)分類語(yǔ)句，包括數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言DQL、數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言DML、數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言DDL和數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言DCL，讓學(xué)員進(jìn)一步掌握每種類型SQL語(yǔ)句的具體使用。來(lái)自：百科![]()
專業(yè)數(shù)倉(cāng)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(cè)性維護(hù)，根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和回歸分析等預(yù)測(cè)推理方法，預(yù)測(cè)系統(tǒng)將來(lái)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(chǎng)服務(wù)人力成本 優(yōu)勢(shì) 多種參數(shù)靈活接入來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 服務(wù)器的分類 服務(wù)器的分類 時(shí)間：2020-07-27 14:59:58 云服務(wù)器 服務(wù)器類型，按應(yīng)用層次劃分為入門(mén)級(jí)服務(wù)器、工作組級(jí)服務(wù)器、部門(mén)級(jí)服務(wù)器和企業(yè)級(jí)服務(wù)器四類： 入門(mén)級(jí)服務(wù)器 入門(mén)級(jí)服務(wù)器通常只使用一塊CPU，并根據(jù)需要配置相應(yīng)的內(nèi)存（如256M來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 灰度發(fā)布的分類 灰度發(fā)布的分類 時(shí)間：2021-07-01 11:39:05 灰度發(fā)布是指在生產(chǎn)環(huán)境上引一部分實(shí)際流量對(duì)一個(gè)新版本進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試新版本的性能和表現(xiàn)，在保證系統(tǒng)整體穩(wěn)定運(yùn)行的前提下，盡早發(fā)現(xiàn)新版本在實(shí)際環(huán)境上的問(wèn)題。可以分為以下兩種類型： 1. 基于權(quán)重的灰度發(fā)布來(lái)自：百科![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB適用于金融互聯(lián)網(wǎng)交易 GaussDB適用于金融互聯(lián)網(wǎng)交易 時(shí)間：2021-06-16 17:34:19 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB適合各中小銀行互聯(lián)網(wǎng)類交易系統(tǒng)，比如移動(dòng)APP類、網(wǎng)站類等，具備兼容業(yè)界主流商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)、高性能、安全可靠等特點(diǎn)，推薦主備形態(tài)。具有如下2個(gè)主要優(yōu)勢(shì)：來(lái)自：百科
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