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- 樣本量小機(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
- 樣本量小機(jī)器學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個算法耗時長，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量儲備，而且還可以來自：百科術(shù)，包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實現(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)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實踐。 聽眾收益：來自：百科
- 樣本量小機(jī)器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎勵信號（強(qiáng)化信號）函數(shù)值最大。來自：百科![]()
智能標(biāo)注有兩種類型： “主動學(xué)習(xí)”表示系統(tǒng)將自動使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)，難例篩選等多種手段進(jìn)行智能標(biāo)注，降低人工標(biāo)注量，幫助用戶找到難例。同時，可選擇“快速型”或“精準(zhǔn)型”的算法類型。“快速型”僅使用已標(biāo)注的樣本進(jìn)行訓(xùn)練；“精準(zhǔn)型”會額外使用未標(biāo)注的樣本做半監(jiān)督訓(xùn)練，使得模型精度更高。來自：百科![]()
700，擅長大規(guī)模視覺識別、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了非參數(shù)化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式；評價GAN生成樣本質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn)，包括Inception score和FID等。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解GAN是很重要的非參數(shù)化生成模型。來自：百科![]()
隱私保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少，冷啟動等問題，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu)：現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)基于獨立同分布假設(shè)，同一模型用在非獨立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。來自：百科![]()
模篩選和成藥性分析，從萬級的小分子篩選庫獲得百級的候選小分子只需耗時10天。隨后研究機(jī)構(gòu)、藥廠通過試驗驗證和臨床試驗，最終確定可靠的藥物小分子用于疾病治療。 圖1藥物篩選之旅 新型冠狀病毒CT影像智能分析 新型冠狀病毒肺炎AI輔助醫(yī)學(xué)影像量化分析服務(wù)基于華為云領(lǐng)先的計算機(jī)視覺與醫(yī)來自：百科![]()
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實時得到機(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![]()
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![]()
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![]()
文字識別 產(chǎn)品優(yōu)勢 文字識別 識別精準(zhǔn)度高 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬級海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對各種業(yè)務(wù)場景優(yōu)化 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬級海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對各種業(yè)務(wù)場景優(yōu)化 文字識別 穩(wěn)定服務(wù) 華為云 OCR 成功應(yīng)用于各類場景，基于華為等企業(yè)客戶的長期實踐，經(jīng)受過復(fù)雜場景考驗來自：專題![]()
效率，減少教師的工作量，讓學(xué)生更加便捷地進(jìn)行學(xué)習(xí)和實訓(xùn)。 提供精品課程 RPA教學(xué)管理云平臺提供了行業(yè)精品課程，各個專業(yè)結(jié)合RPA技術(shù)的精品課程。學(xué)?？梢陨蟼骶氛n程，供學(xué)生學(xué)習(xí)。這些精品課程的設(shè)計和內(nèi)容都經(jīng)過精心策劃，能夠滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量。通過使用RPA教來自：專題![]()
華為云計算 云知識 微服務(wù)全景體驗實踐小課 微服務(wù)全景體驗實踐小課 時間：2020-12-15 11:00:50 本期課程結(jié)合華為云微服務(wù)產(chǎn)品，課程以一個全景的小demo為主線，5天讓您從0到N，更直觀的學(xué)習(xí)和了解微服務(wù)。 課程簡介 本期課程采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑，通過來自：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![]()
，用戶可以針對性的進(jìn)行分析整改。 App合規(guī)檢測任務(wù)掃描超1小時仍然未結(jié)束？ 根據(jù)樣本統(tǒng)計，單任務(wù)平均掃描耗時約1小時，掃描時長跟以下幾個因素有關(guān)： 文件大小，文件越大掃描越耗時。 代碼量，代碼量越多掃描越耗時。 代碼復(fù)雜程度，因為業(yè)務(wù)、代碼實現(xiàn)的原因?qū)е麓a實現(xiàn)相對較復(fù)雜，調(diào)用鏈長，這些都會導(dǎo)致掃描耗時增加。來自：專題![]()
華為云服務(wù)器優(yōu)惠券領(lǐng)取相關(guān)推薦等內(nèi)容。 了解詳情 輕量云服務(wù)器視頻教程 輕量云服務(wù)器介紹 03:07 介紹什么是輕量云服務(wù)器 輕量云服務(wù)器介紹 介紹什么是輕量云服務(wù)器 彈性云服務(wù)器E CS 介紹 03:28 介紹什么是彈性云服務(wù)器 彈性云服務(wù)器ECS介紹 介紹什么是彈性云服務(wù)器 安全組：云服務(wù)器的守衛(wèi)者來自：專題![]()
隊分享了基于華為機(jī)器視覺產(chǎn)品（軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲、華為好望商城、華為好望云服務(wù)）結(jié)合各自賽隊優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實踐。 華為機(jī)器視覺總裁 段愛國 致辭 經(jīng)過激烈的角逐，最終大賽決出1個金獎、2個銀獎、8個優(yōu)勝獎，華為機(jī)器視覺總裁段愛國、華為機(jī)器視覺負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展來自：云商店
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