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  • 需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習和深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
    來自:百科
    第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章
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    政治敏感檢測 識別文本中的涉政敏感、反動等不良信息 涉黃低俗檢測 識別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內容 辱罵語句檢測 識別文本中包含有辱罵內容的垃圾文本 惡意灌水檢測 識別無實意字符或亂碼等特征的灌水類文本 違禁物品檢測 根據法律規(guī)定,識別刀槍、毒品等違禁內容 垃圾廣告檢測 識別文本中含有推廣或者售賣意向的廣告內容
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  • 文本信息抽取機器學習 更多內容
  • 術,包括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現Spark性能倍級提升。 內容大綱: 1. 大數據機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐; 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益:
    來自:百科
    表格生成:根據行業(yè)需求將字段以圖表的形式返回呈現 行業(yè)知識理解 開卷問答:針對標準發(fā)文內容進行閱讀理解和問答 文本摘要:針對快訊、財經新聞、會議內容等生成簡明摘要 信息抽取:針對時間、地點、人物等通用實體及工單要素等信息抽取 智能協同辦公 代碼生成:根據用戶描述或示例,自動生成相應代碼 代碼修改:根據用戶描
    來自:專題
    的深度學習算法,優(yōu)化業(yè)務場景,文字識別精度高 在線文本校對 文本校對-合同錄入與審核 文本校對-合同錄入與審核 自動識別結構化信息與提取簽名蓋章區(qū)域,有助快速審核 文本校對-優(yōu)勢 合同一體化識別: 自動識別合同文本,并檢測簽名和蓋章區(qū)域,完成合同自動審核 在線文本校對 文本校對-金融保險
    來自:專題
    體驗 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法,檢測準確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫,及時識別新型不合規(guī)內容 注冊昵稱審核 對網站的用戶注冊信息進行智能審核,過濾包含廣告、反動、涉黃等內容的用戶昵稱 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法,檢測準確率高 海量詞庫 內置海量詞庫,支持各種匹配規(guī)則
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