Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
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DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
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DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(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，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 機(jī)器學(xué)習(xí)糖尿病數(shù)據(jù)集 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
- 機(jī)器學(xué)習(xí)糖尿病數(shù)據(jù)集 相關(guān)內(nèi)容
-
華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時間：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AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自：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：來自：百科
- 機(jī)器學(xué)習(xí)糖尿病數(shù)據(jù)集 更多內(nèi)容
-
![]()
華為云計算 云知識 使用ROMA Connect實(shí)現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成 使用ROMA Connect實(shí)現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成 時間：2020-12-01 14:55:02 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶短時間內(nèi)熟悉并利用云服務(wù)快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用與數(shù)據(jù)的集成。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 熟悉華為云VPC/E CS /RD來自：百科![]()
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![]()
實(shí)時得到機(jī)器翻譯結(jié)果 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [免來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間：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)通過組合低層特征來自：百科![]()
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。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力，通過“自動學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型，用戶不需編寫代碼即可完成自動建模、一鍵部署。 5、AI Gallery 預(yù)置常用算法和常用數(shù)據(jù)集，支持模型在企業(yè)內(nèi)部共享或者公開共享。 ModelArts相關(guān)精選推薦來自：專題![]()
Connect）可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、服務(wù)集成，但是操作和配置過程較為復(fù)雜，而且存在不能跨Region、跨實(shí)例的使用限制。為了解決以上問題，ROMA業(yè)務(wù)流（以下簡稱“業(yè)務(wù)流”）服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。 什么是業(yè)務(wù)流？ 業(yè)務(wù)流是一個基于ROMA Connect，支持跨Region、跨實(shí)例實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成與服務(wù)集成的服務(wù)。來自：百科![]()
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”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。 自動學(xué)習(xí) 支持多來自：百科![]()
集團(tuán)總部和集團(tuán)子公司、合作伙伴所處的地域不同，時區(qū)不同，降低了數(shù)據(jù)的時效性和可靠性。 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之間的對接難度很高。 ROMA Connect來自：百科![]()
時得到機(jī)器翻譯結(jié)果。 多語種翻譯 目前支持中英互譯，后續(xù)將提供更多語種間翻譯能力。 機(jī)器翻譯 NLPMT 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 立即使用服務(wù)咨詢 [來自：百科![]()
在開源Flink基礎(chǔ)上進(jìn)行了特性增強(qiáng)和安全增強(qiáng)，提供了數(shù)據(jù)處理所必須的Stream SQL特性。 DLI 服務(wù)架構(gòu)：Serverless DLI是無服務(wù)器化的大數(shù)據(jù)查詢分析服務(wù)，其優(yōu)勢在于： 按量計費(fèi)：真正的按使用量（掃描量/CU時）計費(fèi)，不運(yùn)行作業(yè)時0費(fèi)用。 自動擴(kuò)縮容：根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載，對計算資源進(jìn)行預(yù)估和自動擴(kuò)縮容。來自：百科![]()
效率和便捷性。 提高教學(xué)效率 RPA教學(xué)管理云平臺的深度集成華為數(shù)字機(jī)器人方案，為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動態(tài)的數(shù)字機(jī)器人理論學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)教學(xué)服務(wù)。通過該平臺，教師可以上傳課程資源，學(xué)生可以按順序學(xué)習(xí)，并參與模擬考試。同時，教師還可以發(fā)布實(shí)訓(xùn)任務(wù)，學(xué)生提交實(shí)訓(xùn)結(jié)果后，教來自：專題![]()
的端到端解決方案，以云服務(wù)的方式為企業(yè)提供各種數(shù)據(jù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)即開即用，快速讓數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造價值。 課程大綱 第1節(jié) 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)平臺服務(wù) MRS 第3節(jié) 數(shù)據(jù)集成DIS 第4節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)DWS與機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS 華為云 面向未來的智能來自：百科![]()
邊緣云平臺 云服務(wù)器免費(fèi)版 如何提升應(yīng)用訪問速度 零代碼開發(fā)平臺 微服務(wù)平臺有哪些能力 零代碼開發(fā)如何創(chuàng)建應(yīng)用 如何配置 云日志 告警 什么是EIP 彈性負(fù)載均衡ELB使用場景 音視頻轉(zhuǎn)碼 微服務(wù)應(yīng)用托管 GaussDB數(shù)據(jù)庫 入門 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB驅(qū)動 創(chuàng)建并使用MRS服務(wù) MRS集群客戶端安裝與使用來自：專題![]()
在彈出的“啟動智能標(biāo)注”對話框中，選擇智能標(biāo)注類型，可選“主動學(xué)習(xí)”或者“預(yù)標(biāo)注”。 4.完成參數(shù)設(shè)置后，單擊“提交”，即可啟動智能標(biāo)注。 5.在標(biāo)注作業(yè)列表中，單擊標(biāo)注作業(yè)名稱進(jìn)入“標(biāo)注作業(yè)詳情”頁。 6.在“數(shù)據(jù)集概覽頁標(biāo)注作業(yè)詳情頁”，選擇“標(biāo)注”頁簽，單擊“待確認(rèn)”頁簽，來自：專題![]()
來自：專題![]()
ache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價值 進(jìn)入控制臺立即購買幫助文檔DLI開發(fā)者社區(qū)1對1咨詢來自：百科![]()
云知識 機(jī)器翻譯應(yīng)用場景 機(jī)器翻譯應(yīng)用場景 時間：2020-09-16 10:48:41 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 應(yīng)用場景 翻譯中心：采用機(jī)器翻譯服務(wù)來自：百科
看了本文的人還看了
- 機(jī)器學(xué)習(xí)7-數(shù)據(jù)集劃分
- 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）
- Machine Learning | (2) sklearn數(shù)據(jù)集與機(jī)器學(xué)習(xí)組成
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中的有標(biāo)注數(shù)據(jù)集和無標(biāo)注數(shù)據(jù)集
- 基于糖尿病數(shù)據(jù)集的多元線性回歸（附MATLAB源代碼）
- ML之分類預(yù)測：基于sklearn庫的七八種機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用糖尿病(diabetes)數(shù)據(jù)集(8→1)實(shí)現(xiàn)二分類預(yù)測
- 《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)|入門]醫(yī)療保健中的預(yù)測性分析：理論與實(shí)戰(zhàn)
- 《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
- 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
相關(guān)主題