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机器学习概览
需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程
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AI技术领域课程--机器学习
第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章
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语言生成的特性
应用广泛 面向多样化的应用场景,提供文本到文本、数据到文本以及图像到文本等多种场景下的语言生成技术 自主学习 可基于用户提供的语料学习文本中的用词方式和句式,生成语言风格统一的文本 简单易用 简单易用的API接口,无需购买服务器,支持跨平台调用 文本摘要 自动总结一段文本的主要内容,形成摘要
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使用 FunctionGraph 快速构建自己的“ChatGPT”
于OpenAI开放的API做一个给自己或者同事们使用的聊天机器人,甚至集成到更多的场景…. 效果如下: 二、方案选型 说干就干,我们先从做一个自己的机器人开始,首先我们从OpenAI获取用于鉴权的秘钥。 然后写一个请求OpenAI接口的代码,并写一个web服务接口开放出去,再搭配
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机器翻译的优点
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BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升
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基于源码的二进制SCA特征生成技术
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数字时代,企业如何管理和使用自己的数据
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语言生成应用场景
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框架管理器离线模型生成介绍