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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正确的个数除以该行的样本和。 F1值 精确率与召回率的调和均值。计算公式F1=2*P*R/(P+R)，其中R为召回率，P为精确率。 ROC 曲线 ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR （真正例率，纵坐标）与 FPR（假正例率，横坐标），ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。

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华为云计算 云知识 KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% 时间：2021-04-27 15:26:28 内容简介： 随着边缘设备数量指数级增长，以及设备性能的提升，数据量爆发式增长，数据规模

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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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所需的模型。 4.评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 5.部署模型

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成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。 全流程自动化，批/流训练结合，稳定可靠。 图2

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适用智能问答、舆情分析、内容推荐等多种场景。 l 针对多场景领域提供预训练模型，支持抽取文本中的实体，分类准确率高。 l 提供完善的文本处理能力，支持多种数据格式内容，适配不同场景的业务数据。 l 可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 快速上手 自然语言处理 套件 第一步：开通套件 目前ModelArts

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R的docker镜像发布模型。 metrics：模型的精度信息，包括平均数、召回率、精确率、准确率。 apis：表示模型接收和返回的请求样式，为结构体数据。即模型可对外提供的Restful API数组。 dependencies：表示模型推理代码需要依赖的包，为结

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专属定制：根据场景数据自定制模型。 高效的行业算法 多行业：积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts基础平台，深度软硬件协同。 资源秒级调度，按需使用。 训练任务性能提升30%。

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10:37:11 推荐系统基于华为大数据和人工智能技术，提供全流程一站式推荐平台，协助企业轻松构建个性化推荐应用，致力于提升企业应用的点击率、留存率和用户体验 产品优势 简单易用 一站式推荐平台，将优秀工程实践封装成易用的智能场景，轻松通过界面操作搭建个性化推荐应用。 数据管理 内置

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AI推理加速型实例Ai1是以华为昇腾310（Ascend 310）芯片为加速核心的AI加速型 弹性云服务器 。基于Ascend 310芯片低功耗、高算力特性，实现了能效比的大幅提升，助力AI推理业务的快速普及。通过AI推理加速型实例Ai1将Ascend 310芯片的计算加速能力在公有云上

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ModelArts 自动学习 ModelArts 自动学习 ModelArts自动学习是一个帮助人们实现特定AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。开发者无需专业的AI基础、不需要编写任何代码，使用自动学习简单操作即可训练出属于自己的定制化模型。 ModelArts自动学习是一个帮

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化变革。传统AI开发模式下，存在流程周期长、技术门槛高、算法精度差等挑战，这也导致了当前AI应用在企业的渗透率还不足10%。随着AI开发模式进入工业化，以及相关资产的持续沉淀，AI正在加速进入千行百业，预计到2025年AI渗透率可以达到86%。在华为云600多个AI实践项目中，其

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。 图像识别 产品优势 高识别准确率 图像识别采用最新技术在海量数据中进行模型调优，服务泛化准确率高，在新闻媒资、影视素材、综艺娱乐、广告推荐、摄影精修、教育等多种领域场景下具有非常高的准确率。 图像识别采用最新技术在海量数据中进行模型调优，服务泛化准确率高，在新闻媒资、影视素材、

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onal IFS）。预测包括位势、湿度、风速、温度等；水平空间分辨率达到0.25°X0.25°，时间分辨率为1小时，覆盖13层垂直高度，可以精准地预测细粒度气象特征。 盘古药物分子大模型 华为云盘古药物分子大模型，赋能药物研发的全链条任务，旨在帮助医药企业机构显著提升药物研发的效

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图像识别产品优势 高识别准确率 多领域服务泛化 图像识别服务采用最新技术在海量数据中进行模型调优，服务泛化准确率高，在新闻媒资、影视素材、综艺娱乐、广告推荐、摄影精修、教育等多种领域场景下具有非常高的准确率。 图像识别服务采用最新技术在海量数据中进行模型调优，服务泛化准确率高，在新闻媒资

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显著降低企业人力成本 优势 匹配精度高 智能问答机器人服务融合机器学习、信息检索、深度学习等多种技术的智能语义匹配引擎，保证客服问题高精度命中，返回满意答案 知识闭环 智能问答机器人服务采用文本挖掘、关联规则等技术从日志、操作记录等多源数据中学习领域知识，强化问答知识库，提升问答效果

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择对应的优化策略，来提高 CDN 的缓存命中率。CDN缓存命中率包括流量命中率和请求命中率。 缓存命中率分为请求命中率和流量命中率，缓存命中率越高，性能越好。 请求命中率 = 命中缓存的请求数 / 请求总数。 流量命中率 = 命中缓存产生的流量 / 请求总流量 请求总流量：指命中缓存产生的流量和请求回源产生的流量之和。

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有问答准确率高、自主学习等特点。能够帮助企业节省客服人力，大大降低客服响应时间。 产品特性 敏捷构建 提供工具和线上操作界面，加速知识库构建，知识挖掘和模型训练的过程，实现低成本快速构建智能问答机器人 算法领先 核心引擎采用业界领先的人工智能算法，基于传统算法和深度学习融合的自然语言处理算法

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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十字路口的优化治理受限于缺少精准的数据，传统的单维采集方式存在诸多限制，如单向视频容易被大车遮挡，夜间低照度、雨雪雾霾天气数据准确度不高；传统的环形线圈极易损坏，在线率低；浮动车数据采样率低，数据颗粒度大；雷达对低速目标不敏感，易产生断点，重复计数。因此，提供全面、准确、实时、精细的交通数据，是交通精细化治理的基础。

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