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    log回归 深度学习 内容精选 换一换
  • 深度学习

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  • 深度学习概览

    华为云计算 云知识 深度学习概览 深度学习概览 时间:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识,其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员

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  • 从MindSpore手写数字识别学习深度学习

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    类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。

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  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

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  • 基于深度学习算法的语音识别

    华为云计算 云知识 基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度学习)算法,结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练,让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时,更好的了解人工智能的相关内容与应用。

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  • 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发

    华为云计算 云知识 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发 时间:2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发,融合了物联网与AI两大技术方向,向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程;从 物联网平台

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  • 计算机视觉基础:深度学习和神经网络

    、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战;深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络

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  • 取回归档对象RestoreObject

    对单个 IAM 用户授予指定对象的读权限:配置须知 恢复归档或深度归档存储对象:请求消息元素 恢复归档存储或深度归档存储对象:使用场景 获取桶存量信息:返回结果(InterfaceResult) 获取桶归档对象直读策略:响应消息元素 复制对象:归档或深度归档存储对象 API概览:对象操作接口 Java

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  • log4cplus是什么

    tar-zxvf log4cplus-2.0.4.tar.gz 2)进入log4cplus的下载目录。 cd log4cplus-2.0.4/ 3)编译和安装log4cplus。 ./configure make&&make install 4.运行和验证 验证log4cplus是否安装成功。

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  • log4cpp是什么

    华为云计算 云知识 log4cpp是什么 log4cpp是什么 时间:2020-11-11 16:46:08 简介 log4cpp是一个开源的C++类库,它提供了在C++程序中使用日志和跟踪调试的功能。使用log4cpp,可以很便利地将日志或者跟踪调试信息写入字符流、内存字符串队

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  • AI基础课程--概览

    时间:2020-12-08 15:55:34 欢迎进入《AI专业学习路径》课程学习活动,立即报名学习,了解更多的活动规则。随着大数据时代的到来以及算力的提升将AI(人工智能)技术推向了第三次高潮,在AI技术火热的背后仍然要回归理性,正确的认识AI。 课程简介 本课程主要介绍人工智能的概

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  • 工业智能体应用场景

    类,聚类,回归,异常检测等算法。支持训练模型的灵活导出,可加载到规则引擎,实现实时告警 生产物料预估 基于历史物料数据,对生产所需物料进行准确分析预估,降低仓储周期,提升效率 优势 深度算法优化 基于业界时间序列算法模型,并结合华为供应链深度优化 一键式发布 机器学习、推理平台预

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  • 华为云ModelArts自动学习之预测分析

    如果标签列为离散值,则进行分类模型训练,并提供分类预测服务。 如果标签列为连续数值,则进行回归模型训练,并提供数值预测服务。 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化

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  • 人工智能学习入门

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  • 华为云盘古大模型_华为云AI大模型_盘古人工智能

    。 支持二次训练 支持行业客户二次训练专属模型,打造大模型体验。 盘古预测大模型产品功能 回归预测 用于连续值预测,可自动进行任务理解,分析选择最适合的回归模型集合,并融合多个模型来提升回归预测精度 分类预测 用于离散值的预测,如:不同类别或标签;基于任务理解和模型选择推荐能力,

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  • AI技术领域课程--机器学习

    3、掌握无监督学习包括聚类算法的基础知识及应用。 4、掌握分类问题,数据挖掘等相关知识及应用。 课程大纲 第1章 机器学习概述 第2章 有监督学习-线性回归 第3章 有监督学习-逻辑回归 第4章 有监督学习-KNN 第5章 有监督学习-朴素贝叶斯 第6章 有监督学习-SVM 第7章

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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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  • 机器学习概览

    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习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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