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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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云迁移难易度分析
下图从迁移对象规模、迁移数据量、迁移应用复杂度三个方面,在简易自助式迁移和专业服务项目式迁移两种模式下作了简单的图示分析: 通用简单方法论的进阶 云迁移难度较大时,我们期待这样一套方法论:确保业务平滑切换、保障业务的连续性、有完备的应急预案。 学习了解更多可前往查看云学院《云迁移基础》课程。
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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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CNCF的项目成熟度模型
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API战略成熟度
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话机器人服务
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深度学习
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机器翻译是什么
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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机器翻译的优点
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推荐系统应用场景
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RPA优势_RPA分析_RPA机器
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二进制代码相似度比较研究技术汇总
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机器翻译应用场景
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自动学习
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华为机器视觉好望之星大赛
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深度学习概览
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人工智能学习入门
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人工智能学习入门
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揭秘华为机器视觉的杀手锏