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- 大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)區(qū)別 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機器學(xué)習(xí)的一種，機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特來自：百科
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華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科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：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則來自：百科
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
再好不過了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進行模型開發(fā)與訓(xùn)練？又如何在ModelArts平臺訓(xùn)練一個可以用于識別手寫數(shù)字的模型呢？讓我們來一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準備 機器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練，再使來自：百科![]()
類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
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、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)課程與認證 課程結(jié)合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學(xué)練考，輕松Get新知識 隨著大數(shù)據(jù)、云計算的發(fā)展，來自：專題![]()
華為云計算 云知識 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與云數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與云數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 時間：2021-06-30 17:38:07 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) NoSQL 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與云數(shù)據(jù)庫的對比從服務(wù)可用性、數(shù)據(jù)可靠性、系統(tǒng)安全性、數(shù)據(jù)庫備份、軟硬件投入、系統(tǒng)來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)課程與認證 課程結(jié)合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學(xué)練考，輕松Get新知識 【初級】球星薪酬決定性因素分析來自：專題![]()
云知識 數(shù)據(jù)庫與服務(wù)器的區(qū)別 數(shù)據(jù)庫與服務(wù)器的區(qū)別 時間：2020-07-28 11:37:39 數(shù)據(jù)庫 服務(wù)器：這是響應(yīng)軟件使用的主要站點，該站點提供軟件數(shù)據(jù)收集和處理。服務(wù)器通常由一臺或多臺通過網(wǎng)絡(luò)連接到應(yīng)用程序軟件（客戶）的計算機組成。它是硬件，軟件和網(wǎng)絡(luò)的組合。 數(shù)據(jù)庫：這來自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫TaurusDB與RDS for MySQL的區(qū)別 TaurusDB與RDS for MySQL的區(qū)別 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB是華為自研的最新一代高性能企業(yè)級分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，完全兼容MySQL?；谌A為最新一代DFV分布式存儲，采用計算存儲分離架構(gòu)，最高支持128來自：專題![]()
華為云計算 云知識 容災(zāi)與備份的區(qū)別 容災(zāi)與備份的區(qū)別 時間：2020-09-27 16:33:22 存儲容災(zāi)服務(wù)（Storage Disaster Recovery Service）是一種為 彈性云服務(wù)器 （Elastic Cloud Server，E CS ）、云硬盤（Elastic來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云數(shù)據(jù)庫與云服務(wù)器的區(qū)別 云數(shù)據(jù)庫與云服務(wù)器的區(qū)別 時間：2020-07-29 09:05:44 數(shù)據(jù)庫 云服務(wù)器 云服務(wù)器和云數(shù)據(jù)庫是兩個完全不同的產(chǎn)品。兩者可以一起使用，但是功能和用途完全不同。 云數(shù)據(jù)庫是指被優(yōu)化或部署到一個虛擬計算環(huán)境中的數(shù)據(jù)庫，可以實現(xiàn)按需來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍有哪些 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍有哪些 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 大數(shù)據(jù)計算 大數(shù)據(jù)搜索與分析 大數(shù)據(jù)治理與開發(fā) 數(shù)據(jù)可視化 大數(shù)據(jù)應(yīng)用 數(shù)據(jù)平臺 MapReduce服務(wù) 支持多應(yīng)用場景集群 MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供來自：專題![]()
華為云計算 云知識 Kafka與RabbitMQ的區(qū)別 Kafka與RabbitMQ的區(qū)別 時間：2020-09-16 15:35:35 Kafka采用拉取（Pull）方式消費消息，吞吐量相對更高，適用于海量數(shù)據(jù)收集與傳遞場景，例如日志采集和集中分析。RabbitMQ在吞吐量方面略有遜色，但支持更多的消息隊列功能。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 ModelArts與ModelArts Pro的區(qū)別 ModelArts與ModelArts Pro的區(qū)別 時間：2020-09-18 16:09:39 ModelArts是一站式AI開發(fā)管理平臺，提供領(lǐng)先算法技術(shù)，保證AI應(yīng)用開發(fā)的高效和推理結(jié)果的準確，同時來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 Bootstrap Icons學(xué)習(xí)與基本介紹 Bootstrap Icons學(xué)習(xí)與基本介紹 時間：2021-07-09 15:22:00 Bootstrap Icons 的設(shè)計初衷是與 Bootstrap 組件配合使用。Bootstrap Icons 全部是 SVG來自：百科
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