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- 物體跟蹤機(jī)器學(xué)習(xí) 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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課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ; 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識; 3、學(xué)習(xí)多項AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法; 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力,能自己動手優(yōu)化模型; 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割來自: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:百科掌控用戶體驗健康狀態(tài),用戶體驗一覽無遺。 全鏈路性能跟蹤:Web服務(wù)、緩存、數(shù)據(jù)庫全棧跟蹤,性能瓶頸輕松掌握 故障智能診斷 APM 提供故障智能診斷能力,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動檢測應(yīng)用故障。當(dāng)URL跟蹤出現(xiàn)異常時,通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo),提取業(yè)務(wù)正常與異來自:專題有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上的智能虛擬網(wǎng)絡(luò),依靠部署在各地的邊緣服務(wù)器。通過中心平臺的負(fù)載均衡內(nèi)容分發(fā),調(diào)度等功能模塊,使用戶就近獲取所需內(nèi)容,降低網(wǎng)絡(luò)擁塞,提高用戶訪問響應(yīng)速度和命中率。 CDN 的基本原理是廣泛采用各種緩存服務(wù)器,將這些緩存服務(wù)器分布到用戶訪問相對集中的地區(qū)或網(wǎng)絡(luò)內(nèi)。這個產(chǎn)品主來自:百科
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