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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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华为云ROMA Connect 的智能集成 | 现代企业数字化转型的新利器
引擎,具有可扩展性和自学习性的特点。可扩展性是指,该引擎可以已插件化的方式支持以后更多的能力,比如智能数据映射,智能元数据发现。这些插件化的能力加载在下图的Online Process组件中,不会对整体架构产生影响。自学习性是指引擎会收集用户的反馈,通过脱敏后,用于对AI模型的再训练。这个再训练发生在下图的Offline
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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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逻辑模型和物理模型的对比
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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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雪花型模型
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华为云发布全栈可观测平台AOM,以AI赋能应用运维可观测
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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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深度学习
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概念数据模型
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逻辑模型中的实体
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话机器人服务
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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逻辑模型建设的方法