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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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云服务器的弹性体现在哪些方面
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计算机视觉基础:对抗生成网络
00,擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式;评价GAN生成样本质量的评价标准,包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。
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KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50%
,然而在成本、性能、安全方面仍有诸多挑战: a) 数据孤岛,边缘天然的地理分布性, 隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少,冷启动等问题,传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。
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