- 機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn) 內(nèi)容精選 換一換
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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章來自:百科
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影響著企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)行和發(fā)展。然而,隨著國際形勢的變化,商業(yè)版數(shù)據(jù)庫面臨著斷供的風(fēng)險(xiǎn),給企業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn)和壓力。如何應(yīng)對這一風(fēng)險(xiǎn),保障企業(yè)數(shù)據(jù)的安全和可用性?國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫是否能夠成為商業(yè)版數(shù)據(jù)庫的替代方案?本文將以華為 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB為例,淺談商業(yè)版數(shù)據(jù)庫的斷供風(fēng)險(xiǎn)以及國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的重要性。來自:百科參數(shù)說明 名稱 呈現(xiàn)資源的名稱。 服務(wù) 呈現(xiàn)資源所屬的服務(wù)。 資源類型 呈現(xiàn)資源所屬的類型。例如:云服務(wù)器、磁盤、實(shí)例等。 安全狀況 呈現(xiàn)資源的安全風(fēng)險(xiǎn)等級。 ● 風(fēng)險(xiǎn)等級包括“致命”、“高危”、“中危”、“低危”、“提示”和“無風(fēng)險(xiǎn)”。 ● 呈現(xiàn)當(dāng)前資源風(fēng)險(xiǎn)的最高等級。例如,E CS 中有來自:專題從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語音識別 、自動機(jī)器翻譯、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自:百科
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