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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
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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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章
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通用漏洞字典
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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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数据库安全服务
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【云小课】EI第20课 ModelArts Pro 自然语言处理套件 高效构建行业文本处理模型
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雪花型模型
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通用文字识别_通用文本识别_【免费】_OCR_在线文字识别
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通用表格识别
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数据库安全防护的优点
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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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通用型架构FPGA加速型弹性云服务器规格及功能介绍
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深度学习
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ModelArts Pro的应用场景
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ModelArts与ModelArts Pro的区别
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什么是AI加速型弹性云服务器?
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