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結(jié)果,深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢(shì),更好實(shí)現(xiàn)智能決策 盤(pán)古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型 支持圖像分類、物體檢測(cè)、姿態(tài)估計(jì)等近10種微調(diào)任務(wù),覆蓋大部分視覺(jué)感知場(chǎng)景。 萬(wàn)物檢測(cè) 可根據(jù)提示對(duì)圖片中的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),解決場(chǎng)景碎片化問(wèn)題,無(wú)需提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 萬(wàn)物分割 可根據(jù)提示對(duì)圖片中的目來(lái)自:專題3、掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 4、掌握分類問(wèn)題,數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN 第5章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-樸素貝葉斯 第6章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-SVM 第7章來(lái)自:百科
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