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- 機(jī)器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理 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(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
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BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 時間：2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長，應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來越來自：百科零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu) 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu) 時間：2021-01-11 09:37:48 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫 早期在數(shù)據(jù)量還不是很大的時候，數(shù)據(jù)庫就采用一種很簡單的單機(jī)服務(wù)，在一臺專用的服務(wù)器上安裝數(shù)據(jù)庫軟件，對外提供數(shù)據(jù)存取服務(wù)。但隨著業(yè)務(wù)來自：百科
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云知識 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展史 零門檻入門數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)之數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展史 時間：2021-01-08 11:34:17 數(shù)據(jù)庫技術(shù)是因數(shù)據(jù)管理任務(wù)的需要，而產(chǎn)生數(shù)據(jù)管理是指對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、組織、編碼、存儲、檢索和維護(hù)，是數(shù)據(jù)處理的中心問題。在數(shù)據(jù)管理的發(fā)展歷史中經(jīng)歷了三個階段。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 時間：2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向，云數(shù)據(jù)庫是解決方案的核心，學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維管理，數(shù)據(jù)庫遷移和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷移方案和來自：百科![]()
云知識 數(shù)字視覺預(yù)處理機(jī)制介紹 數(shù)字視覺預(yù)處理機(jī)制介紹 時間：2020-08-19 09:16:46 當(dāng)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)引擎時，引擎一旦檢查發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式不滿足后續(xù)AI Core的處理需求，則可開啟數(shù)字視覺預(yù)處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。如圖所示的數(shù)據(jù)流所示，以圖片預(yù)處理為例： 1、首先來自：百科![]()
GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能來自：專題![]()
學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來自：專題![]()
人工智能發(fā)展及應(yīng)用 第2節(jié) 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Train來自：百科![]()
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 ModelArts Edge ModelArts來自：專題![]()
安全第9課： DSC 之數(shù)據(jù)水印，防止數(shù)據(jù)被盜用 云小課 | 安全第9課：DSC之數(shù)據(jù)水印，防止數(shù)據(jù)被盜用 時間：2021-07-08 11:31:58 關(guān)鍵詞：華為云 數(shù)據(jù)安全中心 數(shù)據(jù)水印 版權(quán)保護(hù) 追蹤溯源 數(shù)據(jù)水印是將特定的信息嵌入到數(shù)據(jù)載體（數(shù)據(jù)庫、圖片、文檔等）中，在數(shù)據(jù)的使用過程來自：百科![]()
AI（人工智能）是通過機(jī)器來模擬人類認(rèn)識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法來自：百科![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)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(qiáng)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(jī)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(qiáng)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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ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 一站式 開“箱”即用，涵蓋AI開發(fā)全流程，包含數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、訓(xùn)練、管理來自：百科![]()
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