华为云11.11 AI&大数据分会场

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    机器学习 用cv来评估 内容精选 换一换
  • 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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  • 商业银行合规管理用OA:“上报、评估、整改、分析”全面数字化

    华为云计算 云知识 商业银行合规管理OA:“上报、评估、整改、分析”全面数字化 商业银行合规管理OA:“上报、评估、整改、分析”全面数字化 时间:2021-07-23 17:15:48 云市场 严选商城 企业应用 移动OA办公 企业办公 商品介绍 商品链接:泛微e-office

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  • 租用CDN实施的考虑与评估

    什么是管理检测与响应:密评建设助手 管理检测与响应的服务内容是什么?:密评建设助手 业务分级 概述:功能优势 搬迁音视频文件至华为云VOD:步骤一:评估服务能力是否满足迁移 数据库迁移 服务可以提供哪些服务? 交付流程:服务交付流程 如何进行需求优先级管理:确定优先级模型 微服务专家服务:服务内容 功能特性 基本概念:结构仿真

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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

    术,包括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 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:

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  • 云迁移业务应用评估的几个维度介绍

    ·梳理物理层,输出物理拓扑图口包括服务器、存储、交换机、防火墙等物理设备; ·梳理虚拟化层,输出逻辑拓扑图口包括公有域平台、私有云平台、虚拟化集群等; ·梳理应用层,输出应用拓扑图口包括主机、数据库、组网、安全策略等; ·梳理服务层,输出服务拓扑图口包括进程、端口、API、调用链关系等。 学习了解更多可前往查看云学院《云迁移基础》课程。

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  • 云迁移调研评估阶段事项

    华为云计算 云知识 云迁移调研评估阶段事项 云迁移调研评估阶段事项 时间:2021-01-29 08:50:00 上云迁移是一项复杂而严谨的系统性工程,稍有不慎就会带来不可预估的重大损失。因此我们在进行云迁移工作是必须有一套完整周密的方法论指导、支撑云迁移工作的完成。华为凭借着

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    根云-能源管理都能够提供相应的功能和服务。对于初级水平用户,根云-能源管理提供能监控,帮助企业实时了解能源的使用情况;对于中级水平用户,根云-能源管理提供能分析诊断,帮助企业找到节能的机会;对于高级水平用户,根云-能源管理提供能预测和能优化配置方案,帮助企业实现最大程度的节能效果。

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  • 这道生命的“安全阀”,我们来守

    动启动排风设备、紧急切断电磁阀等,从源头上杜绝事故的发生和扩大。 能分析:基于上报的历史能耗数据,华为云IoT的一站式数据分析与伙伴的可视化界面结合,可得出能耗变化趋势和建议;并通过历史告警构建分析模型,评估能安全。 多终端告警实时推送:不同于传统的声光报警,华为云IoT支持

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    AI(人工智能)是通过机器模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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  • 话机器人服务

    等多种能力的AI机器人,赋能不同行业客户。 对话机器服务包含以下几个子服务: 智能问答机器人( QABot ) 售后自动问答:智能客服场景中,使用智能问答机器人来自动回答客户对于产品售后支持,使用方法,疑难解答等问询,显著降低企业人力成本。 坐席助手:智能问答机器人可实时理解呼叫中

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  • 华为云盘古大模型_华为云AI大模型_盘古人工智能

    多个分类模型并基于动态图算法进行融合,提升预测性能 时间序列预测 利用过去数据预测未来趋势;可基于时间维度进行自动任务理解和辅助特征工程,提升时间序列类任务的精度 异常检测 用于预测数据集中的异常数据点;可通过学习正常数据的特征分布规律建立基准模型,可融合多个基准模型提升预测精度并减少误报和漏报的情况

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