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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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什么是自然语言处理_自然语言处理应用场景有哪些
将中文文本切分成以独立的词为单位的序列 词向量 将自然语言中的词进行向量化表示,输入文本语料库,输出每个词的词向量表示 将自然语言中的词进行向量化表示,输入文本语料库,输出每个词的词向量表示 命名实体识别 挖掘出文本中的实体,如人名、机构名、地名等 挖掘出文本中的实体,如人名、机构名、地名等 短文本相似度 度量
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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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内容审核-文本是什么
政治敏感检测 识别文本中的涉政敏感、反动等不良信息 涉黄低俗检测 识别文本中不合规范的涉黄、低俗内容 辱骂语句检测 识别文本中包含有辱骂内容的垃圾文本 恶意灌水检测 识别无实意字符或乱码等特征的灌水类文本 违禁物品检测 根据法律规定,识别刀枪、毒品等违禁内容 垃圾广告检测 识别文本中含有推广或者售卖意向的广告内容
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二进制代码相似度比较研究技术汇总
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文本生成是什么
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自然语言处理
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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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内容审核-文本应用场景
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话机器人服务
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机器翻译的优点
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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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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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实战篇:让机器理解人类语言和语音