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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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机器学习算法工程师
士及以上学历,AI辅助数据分析相关经验; 2、精通机器学习相关技术原理、常见算法,熟悉Tensorflow、MXNet、Caffe等深度学习框架。熟悉决策树、聚类、逻辑回归,关联分析、SVM,贝叶斯等数据挖掘算法优先,有联邦学习实践优先; 3、精通一种或多种分布式计算、存储、调度
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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
,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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AI技术领域课程--机器学习
有监督学习-朴素贝叶斯 第6章 有监督学习-SVM 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
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基于深度学习算法的语音识别
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