Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
- 小數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
-
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來(lái)自：百科
- 小數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時(shí)間：2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實(shí)世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入，對(duì)AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來(lái)自：百科云知識(shí) 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-10-13 09:32:56 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力，通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Tran來(lái)自：百科
- 小數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
-
![]()
面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽眾收益： 1）了解BoostKit大數(shù)據(jù)的加速技術(shù)和算法優(yōu)化； 2）了解Spark機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場(chǎng)景實(shí)踐。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐來(lái)自：百科![]()
降低了數(shù)據(jù)的時(shí)效性和可靠性。 云服務(wù)差異 集團(tuán)總部和集團(tuán)子公司、合作伙伴使用的云服務(wù)不一樣，調(diào)用不同的云服務(wù)存在困難。 網(wǎng)絡(luò)差異 集團(tuán)總部和集團(tuán)子公司、合作伙伴使用的網(wǎng)絡(luò)不一樣，公網(wǎng)、專網(wǎng)、VPN之間的對(duì)接難度很高。 ROMA Connect助力集團(tuán)企業(yè)完成子公司與集團(tuán)總部之間、來(lái)自：百科![]()
業(yè)務(wù)流提供了可視化的集成拓?fù)湔故荆梢郧逦?span style='color:#C7000B'>的查看任務(wù)調(diào)度關(guān)系、接口調(diào)用關(guān)系、應(yīng)用依賴等信息。 業(yè)務(wù)流的拓?fù)湔故痉譃榛趹?yīng)用的拓?fù)浜突趯?duì)象的拓?fù)洹?> 基于應(yīng)用的拓?fù)?應(yīng)用視角的拓?fù)涞貓D，用于展示業(yè)務(wù)流任務(wù)中應(yīng)用之間的連接關(guān)系，方便用戶從應(yīng)用維度查看應(yīng)用之間的關(guān)系、業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)系。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 備份前必學(xué)的那些原理小知識(shí) 備份前必學(xué)的那些原理小知識(shí) 時(shí)間：2024-04-02 11:36:53 最新文章 彈性云服務(wù)器視頻：變更彈性云服務(wù)器的規(guī)格 彈性云服務(wù)器視頻：鏡像部署PHPWind論壇系統(tǒng)（linux） 什么是共享云硬盤？共享云硬盤使用 網(wǎng)站無(wú)法訪問(wèn)怎么排查？來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 揭秘華為機(jī)器視覺的殺手锏 揭秘華為機(jī)器視覺的殺手锏 時(shí)間：2021-02-19 11:23:06 云計(jì)算 門口的刷臉閘機(jī)識(shí)別顧客體溫，收銀臺(tái)處的攝像機(jī)識(shí)別VIP身份，貨架前的監(jiān)控識(shí)別偷盜行為，天花板上的攝像頭監(jiān)測(cè)熱力圖…… 如果一個(gè)便利店老板想讓店鋪智能起來(lái)，他只需要進(jìn)入一個(gè)名為Huawei來(lái)自：云商店![]()
Conncet云服務(wù)基本配置操作 ② 掌握ROMA Connect實(shí)現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成的基本原理 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.IT/OT融合 3. 數(shù)據(jù)源創(chuàng)建 4. 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)集成場(chǎng)景 5. DLV 服務(wù)大屏展示環(huán)境監(jiān)控?cái)?shù)據(jù) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化來(lái)自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來(lái)自：百科![]()
WeLink 小微智能助手 智能推送+語(yǔ)音對(duì)話，信息及服務(wù)一句話直達(dá) 免費(fèi)注冊(cè) 下載客戶端 服務(wù)咨詢 了解更多 WeLink小微助手產(chǎn)品介紹 小微是內(nèi)置于華為云WeLink的智能助手，是基于AI能力的一款智能應(yīng)用。小微助手具有強(qiáng)大AI知識(shí)大腦和 語(yǔ)音識(shí)別 能力，讓用戶與WeLink自然來(lái)自：專題![]()
華為如何幫助企業(yè)更好管理大數(shù)據(jù) 第2節(jié) 大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù) MRS 第3節(jié) 數(shù)據(jù)集成DIS 第4節(jié) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)DWS與機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 機(jī)器翻譯是什么 機(jī)器翻譯是什么 時(shí)間：2020-09-16 10:40:15 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力，通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Trans來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
一般情況下，模型構(gòu)建對(duì)輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是有要求的，比如圖像分類，一類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條，否則您訓(xùn)練所得的模型無(wú)法滿足預(yù)期。為了獲得更好的模型，標(biāo)注的數(shù)據(jù)越多，訓(xùn)練所得的模型質(zhì)量更佳。 正因?yàn)槿绱?，?shù)據(jù)標(biāo)注的工作顯得有點(diǎn)繁重枯燥，數(shù)據(jù)多，工作重復(fù)。 ModelArts主打是一個(gè)易用、好用的AI平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
，而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者，提供便來(lái)自：專題![]()
支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多來(lái)自：百科![]()
RPA優(yōu)勢(shì) 專業(yè)的華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺(tái)，持續(xù)積累各個(gè)行業(yè)的教學(xué)案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)的跨專業(yè)融合，進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級(jí)轉(zhuǎn)型。 專業(yè)的華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺(tái)，持續(xù)積累各個(gè)行業(yè)的教學(xué)案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)的跨專業(yè)融合，進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級(jí)轉(zhuǎn)型。來(lái)自：專題![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- 免費(fèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集網(wǎng)站（6300+數(shù)據(jù)集）
- 機(jī)器學(xué)習(xí)7-數(shù)據(jù)集劃分
- ??機(jī)器學(xué)習(xí)入門??(一) 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 | 附加小練習(xí)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中的有標(biāo)注數(shù)據(jù)集和無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)集
- Machine Learning | (2) sklearn數(shù)據(jù)集與機(jī)器學(xué)習(xí)組成
- 遷移學(xué)習(xí)與小數(shù)據(jù)集-提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的關(guān)鍵
- 《Python大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)》— 3.1.2 ? 森林覆蓋類型數(shù)據(jù)集
- 機(jī)器學(xué)習(xí)算法（六）基于天氣數(shù)據(jù)集的XGBoost分類預(yù)測(cè)
- 《Python大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)》 —3.1.2森林覆蓋類型數(shù)據(jù)集
- 機(jī)器學(xué)習(xí)算法（五）：基于企鵝數(shù)據(jù)集的決策樹分類預(yù)測(cè)
相關(guān)主題