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- mnist機器學(xué)習 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)習和深度學(xué)習算法應(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)習算法定義與機器學(xué)習的流程;了解常用機器學(xué)習算法;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)習算法 2. 機器學(xué)習的分類 3. 機器學(xué)習的整體流程來自:百科第7章 有監(jiān)督學(xué)習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習-Xgboost 第15章來自:百科
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從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習深度學(xué)習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習深度學(xué)習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習作為機器學(xué)習分支之一,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)習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自:百科0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習框架、深度學(xué)習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學(xué)習 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實 驗,加深地對深度學(xué)習建模流程的理解與熟悉度。來自:百科
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o%20Create%20a%20MNIST%20Dataset%20Recognition%20Application 注意:在實踐中,啟動了推理服務(wù)完成了測試之后要及時點擊右上角的停止按鍵停止服務(wù),防止一直啟動造成賬號欠費。 【更多參考和學(xué)習資料】 華為線上 AI開發(fā)平臺 Modelarts官網(wǎng)來自:百科
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