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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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AI基础课程--常用框架工具
本课程将会讲解Python在数据分析、AI和图像处理等领域常用的工具包。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4
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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
机器学习算法优化的技术挑战; 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新; 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践; 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益: 1)了解BoostKit大数据的加速技术和算法优化; 2)了解Spark机器学习优化的原理及场景实践。 华为云 面向未来的智能世界,
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ModelArts有什么优势
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计算机视觉基础:深度学习和神经网络
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实战篇:给机器一双“慧眼”,看懂文字、图像和视频
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