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- 機器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練和測試百分比 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 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測、評價等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，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)果通常是一個或多個機器學(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、評價等結(jié)果。來自：專題
- 機器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練和測試百分比 相關(guān)內(nèi)容
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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：百科在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“測試資源”，單擊“創(chuàng)建私有資源組”。單擊“創(chuàng)建”。 創(chuàng)建測試工程 操作步驟 1、登錄PerfTest控制臺，選擇左側(cè)導(dǎo)航欄的“PerfTest測試工程”，單擊“創(chuàng)建測試工程”。 2、在彈出的“創(chuàng)建測試工程”對話框中，輸入測試工程的名稱，例如“Web-test”和相關(guān)描述，單擊“確定”。來自：專題
- 機器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練和測試百分比 更多內(nèi)容
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可以幫助開發(fā)人員和測試人員對系統(tǒng)進行性能測試，以確保系統(tǒng)在高負載情況下的穩(wěn)定性和可靠性。 立即使用 服務(wù)咨詢 性能測試服務(wù)使用流程 使用流程 1. 準備資源組 2. 創(chuàng)建測試工程 3. 創(chuàng)建測試任務(wù) 4. 查看測試報告 了解詳情 準備資源組 準備運行性能測試的測試資源組。 說明：來自：專題![]()
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使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 時間：2020-12-02 10:27:51 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。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)作為機器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語音識別 、自動機器翻譯、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角落，給生來自：百科![]()
1') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小來自：專題![]()
，完成測試后可以隨時刪除集群。同時，提供測試集群的實時擴容、縮容、升級能力。 共享資源組：不需要用戶創(chuàng)建，直接使用，調(diào)試和小并發(fā)壓測更方便。 快速定位性能瓶頸 性能測試提供專業(yè)性能測試報告，包括事務(wù)并發(fā)、RPS、吞吐量、響應(yīng)時延等多維度統(tǒng)計，客觀反映用戶體驗。支持實時報告和離線報來自：專題![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時間：2020-12-01 10:31:05 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎(chǔ)的認知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實驗?zāi)繕伺c基本要求來自：百科![]()
俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，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)果通常是一個或多個機器學(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、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spar來自：百科![]()
面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學(xué)習(xí)算法實踐。 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機器學(xué)習(xí)優(yōu)化的原理及場景實踐。 華為云 面向未來的智能世界，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，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
n（高級） 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實來自：專題![]()
如果用戶庫中的測試用例被添加到測試計劃中，那么： 在測試計劃中執(zhí)行測試用例，執(zhí)行的結(jié)果會同步到用例庫中。 在用例庫中執(zhí)行測試用例，執(zhí)行的結(jié)果不會同步到測試計劃。 在測試計劃中更新測試用例的狀態(tài)，狀態(tài)不會同步到用例庫中。 在用例庫中更新測試用例的狀態(tài)，狀態(tài)不會同步到測試計劃。 測試計劃相關(guān)視頻來自：專題![]()
具體費用額度以運行能測試服務(wù)CPTS產(chǎn)品詳情頁為準。 產(chǎn)品介紹： 隨著分布式架構(gòu)和微服務(wù)技術(shù)的普及，應(yīng)用的復(fù)雜程度越來越高，在架構(gòu)解構(gòu)和性能提升的同時，也帶來了生產(chǎn)環(huán)境性能問題定位難度高、修復(fù)周期長等挑戰(zhàn)，因此提前進行性能測試逐漸成為了應(yīng)用上線前的必選環(huán)節(jié)。 云性能測試服務(wù)（Cloud Performance來自：百科![]()
計能力。還提供了實時和離線兩種類型的測試報告，我們可以隨時查看和分析測試數(shù)據(jù)。 按需使用測試集群，私有壓測集群管理 不同于傳統(tǒng)測試工具，華為云云性能測試服務(wù)可以按需創(chuàng)建測試集群，并實現(xiàn)租戶間流量隔離，測試期間更可以實施擴容、縮容測試集群，升級測試能力。完成測試后可隨時刪除集群。來自：百科![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(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--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(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--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
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華為云計算 云知識 E-R方法中的實體和實例 E-R方法中的實體和實例 時間：2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫 E-R方法中，實體指具有公共性質(zhì)并且可以相互區(qū)分的現(xiàn)實世界對象的集合，例如：老師，學(xué)生，課程都是實體。實體中每個具體的記錄值，如學(xué)生實體中每個具體的學(xué)生，稱之為實體的一個實例。來自：百科
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