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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
学习相关算法。 课程简介 本课程将会讲解机器学习相关算法,包括监督学习,无监督学习,集成算法等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握有监督学习,包括线性回归,逻辑回归,KNN,朴素贝叶斯,SVM,决策树等算法的基础知识及应用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基础知识及应用。
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入门篇:人工智能开启新纪元
实战派带你云上体验机器学习,不会算法照样玩转AI。 课程简介 本课程主要内容包括:人工智能发展历程及行业应用介绍,机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解行业趋势及应用前景、掌握机器学习的应用,及如何进行AI应用的学习。 课程大纲 第1节
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AI开发的基本概念
15:54:18 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
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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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深度学习
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机器翻译是什么
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话机器人服务
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自动学习
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机器翻译的优点
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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物联网学习入门
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机器翻译应用场景
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软件开发学习入门