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- 深度學習算法 非結構化數(shù)據(jù) 內容精選 換一換
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算法和應用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云來自：百科
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機器學習中的傳統(tǒng)機器學習和深度學習都是數(shù)據(jù)驅動的研究領域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練，再使用模型對新的數(shù)據(jù)進行推理和預測，因此數(shù)據(jù)是機器學習中的關鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識別領域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集，大部分識別算法都會基于它進行訓練和驗證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0來自：百科![]()
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(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)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![]()
為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。來自：百科![]()
搭建到智能算法應用，并實現(xiàn)售賣機的智能化運營，是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應用的完整項目。 目標學員 希望了解AI與IoT技術結合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程，學員可以對設備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù)，基于AI對設備上報數(shù)據(jù)進行分析預測的實際應用場景有一個了解。來自：百科![]()
BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機器學習算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機器學習算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 時間：2021-04-27 15:10:34 內容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長，應用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來越來自：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(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
數(shù)據(jù)脫敏保護 通過多種預置脫敏算法+用戶自定義脫敏算法，搭建數(shù)據(jù)保護引擎，實現(xiàn)非結構化數(shù)據(jù)脫敏儲存，結構化數(shù)據(jù)靜態(tài)脫敏，防止敏感數(shù)據(jù)泄露。 通過多種預置脫敏算法+用戶自定義脫敏算法，搭建數(shù)據(jù)保護引擎，實現(xiàn)非結構化數(shù)據(jù)脫敏儲存，結構化數(shù)據(jù)靜態(tài)脫敏，防止敏感數(shù)據(jù)泄露。 滿足信息合規(guī)要求來自：專題![]()
識別和結構化提取 產品列表 增值稅發(fā)票識別：識別增值稅發(fā)票關鍵字段信息，結構化輸出結果 機動車銷售發(fā)票識別：識別機動車銷售發(fā)票關鍵字段信息，結構化輸出結果 出租車發(fā)票識別：支持識別全國各主要城市的出租車票的全字段信息識別 火車票識別：支持對紅、藍火車票上的主要字段進行結構化識別，來自：百科![]()
道用戶的密碼，就應該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數(shù)，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據(jù)。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組，用來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向，云數(shù)據(jù)庫是解決方案的核心，學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理，數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫登錄入口_華為 GaussDB 分布式數(shù)據(jù)庫免費領取 MySQL云數(shù)據(jù)庫 免費數(shù)據(jù)庫 關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應用 數(shù)據(jù)庫軟件免費版 云數(shù)據(jù)庫免費_云數(shù)據(jù)庫免費試用 MySQL數(shù)據(jù)庫免費嗎_MySQL數(shù)據(jù)庫 免費試用 MySQL數(shù)據(jù)庫入門 免費云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫有哪些 云數(shù)據(jù)庫和普通數(shù)據(jù)庫 免費數(shù)據(jù)庫服務器_免費數(shù)據(jù)庫有哪些來自：專題![]()
該平臺內置了豐富的算法組件，支持多種算法框架，滿足多種AI應用場景的需求。它支持結構化、非結構化數(shù)據(jù)，矢量特征流，多模態(tài)數(shù)據(jù)，并經(jīng)過數(shù)據(jù)處理、模型構建、模型部署等工序，同時支撐知識圖譜的構建和管理功能，配以模型訓練場，提供訓練和運行環(huán)境，生成的模型托管于模型倉庫，可應用于數(shù)據(jù)挖掘，主動評來自：專題
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