- python機(jī)器學(xué)習(xí)模型 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
- python機(jī)器學(xué)習(xí)模型 相關(guān)內(nèi)容
-
來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ):函數(shù) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ):函數(shù) 時(shí)間:2021-04-07 09:27:41 函數(shù)是一個(gè)能完成特定功能的代碼塊,可在程序中重復(fù)使用,減少程序的代碼量和提高程序的執(zhí)行效率。在python中函數(shù)定義語(yǔ)法如下: 返回值來(lái)自:百科
- python機(jī)器學(xué)習(xí)模型 更多內(nèi)容
-
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)用場(chǎng)景 應(yīng)用場(chǎng)景 AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景--視覺處理與識(shí)別來(lái)自:專題
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 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)來(lái)自:專題
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來(lái)自:專題
AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [來(lái)自:百科
術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新; 4. 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:來(lái)自:百科
發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中,流水線可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 ModelArts Workflow(也稱工作流)本質(zhì)是開發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中,流來(lái)自:專題
BS,從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例(以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例) 發(fā)布該模型時(shí)只需要指定到“ocr”目錄。來(lái)自:專題
- 【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】常用機(jī)器學(xué)習(xí)模型
- 機(jī)器學(xué)習(xí)——模型保存
- 機(jī)器學(xué)習(xí)(七):Azure機(jī)器學(xué)習(xí)模型搭建實(shí)驗(yàn)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)(三):線性模型
- 機(jī)器學(xué)習(xí)(三):線性模型
- 【Python機(jī)器學(xué)習(xí)】01_機(jī)器學(xué)習(xí)概述
- 【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】線性回歸模型
- 【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】邏輯回歸模型
- sklearn 機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用
- 機(jī)器學(xué)習(xí)(六):模型評(píng)估