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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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二进制代码相似度比较研究技术汇总
方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度:计算相似性的常见方法(28种)是将一段二进制代码表示为向量或一组特征,使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度:对于多维向量数据相似度快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。
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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
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AI开发的基本概念
15:54:18 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
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自然语言处理
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BLAST是什么
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自然语言处理的发展史_自然语言处理的应用场景有什么
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云迁移难易度分析
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源代码与二进制文件SCA检测原理
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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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CNCF的项目成熟度模型
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基于源码的二进制SCA特征生成技术
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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
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图引擎服务应用场景