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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Stack城市智能中枢有什么技术让城市变智能?
很多事件的数据量很少,用常规的方式训练模型一个算法耗时长,准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术,可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术,可以实现把白天的图像迁移成晚上,晴天的图像迁移成雨雾等,这样不仅提高了数据量储备,而且还可以
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AI开发的基本概念
聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 与分类不同,聚类分析数据对象,而不考虑已知的类标号(一般训练数
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【云小课】EI第4课 智能标注一键完成,标注效率大大提升~
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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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计算机视觉基础:对抗生成网络
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KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50%
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医疗智能体的应用场景
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深度学习
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机器翻译是什么
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WeLink小微助手
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话机器人服务
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自动学习
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机器翻译的优点
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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物联网学习入门
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机器翻译应用场景