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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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ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型
合适的训练方案并进行模型训练。 模型训练常见问题 本地导入的算法有哪些格式要求? ModelArts支持导入本地开发的算法,格式要求如下: 编程语言不限。 启动文件必须选择以“.py”结尾的文件。 文件数(含文件、文件夹数量)不超过1024个。 文件总大小不超过5GB。 ModelArts训练好后的模型如何获取?
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KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50%
隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少,冷启动等问题,传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构:现有机器学习基于独立同分布假设,同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。
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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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逻辑模型和物理模型的对比
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雪花型模型
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深度学习
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机器翻译是什么
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FPGA加速型高性能架构弹性云服务器规格及使用场景
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什么是RPA_RPA产品有哪些_RPA技术
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GaussDB数据库模型_GaussDB是什么_高斯数据库模型
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话机器人服务
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离线模型推理流程介绍
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什么是安全控制模型
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物理模型反范式处理
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逻辑模型建设的方法
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什么是产品模型
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物理模型产出物
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自动学习
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入门篇:人工智能开启新纪元