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图像处理理论、应用与实验
、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理,本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍,包括传统特征提取算法和卷积神经网络,学习时注意两者的区别。 目标学员 1、希望成为企业AI工程师的人员 2、希望获得HCIP-AI EI Developer V2.0认证的人员
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什么是实时语音转写?
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AI技术领域课程--机器学习
课程简介 本课程将会讲解机器学习相关算法,包括监督学习,无监督学习,集成算法等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握有监督学习,包括线性回归,逻辑回归,KNN,朴素贝叶斯,SVM,决策树等算法的基础知识及应用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基础知识及应用。
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【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断
ROC 曲线 ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR (真正例率,纵坐标)与 FPR(假正例率,横坐标),ROC曲线越接近左上角,该分类器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范围下的准确率 将图片根据特征值,如亮度、模糊度等划分为几个部分,分别测试几个部分的精度然后绘图。 特征分布
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HCIP-AI EI Developer V2.0
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存储市场发展趋势
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学会这 5 个神仙函数,数据处理效率翻 3 倍!
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云硬盘
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