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AI技术领域课程--机器学习
能技术,也需要学习常用的机器学习相关算法。 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
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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--深度学习
至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。
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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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计算机视觉基础:深度学习和神经网络
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