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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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框架管理器离线模型生成介绍
理,则可以基于中间图的结构和权重,通过自动量化工具来进行量化。在算子中,可以对权重、偏置进行量化,在离线模型生成过程中,量化后的权重、偏置会保存在离线模型中,推理计算时可以使用量化后的权重和偏置对输入数据进行计算,而校准集用于在量化过程中训练量化参数,保证量化精度。如果不需要量化,则直接进行离线模型编译生成离线模型。
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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
术,包括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 机器学习算法优化的技术挑战; 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新; 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践; 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益:
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深扒 NB-IoT| NB-IoT 协议栈和物理层(一)
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深度学习
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机器翻译是什么
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