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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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大V讲堂——能耗高效的深度学习
将这些AI模型从云上部署到端侧,为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题,我们的深度学习算法需要巨量的数据,同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力,在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 课程目标
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ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型
ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练,俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。
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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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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
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自动学习
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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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GaussDB数据库模型_GaussDB是什么_高斯数据库模型
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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