自动机器学习_机器学习自动化-华为云

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自动机器学习内容精选换一换
机器学习概览

需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师课程目标学完本课程后，您将能够：掌握学习算法定义与机器学习的流程；了解常用机器学习算法；了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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AI技术领域课程--机器学习

第7章有监督学习-决策树第8章有监督学习-集成算法概述第9章有监督学习-Bagging 第10章有监督学习-随机森林第11章有监督学习-Boosting 第12章有监督学习-Adaboost 第13章有监督学习-GBDT 第14章有监督学习-Xgboost 第15章

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自动机器学习相关内容
计算机视觉基础：深度学习和神经网络

识别、自动机器学习等领域。课程简介本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。课程目标通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。课程大纲第1章深度学习和神经网络

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计算机视觉基础：对抗生成网络

1700，擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。课程简介本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式；评价GAN生成样本质量的评价标准，包括Inception score和FID等。课程目标通过本课程的学习，使学员： 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。

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计算机视觉基础：背景知识

，谷歌引用数1700，擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。课程简介本教程介绍了计算机视觉的发展历程、三大设计原则、近期的两个里程碑；人类与计算机理解图像的不同方式和本质困难，以及当前最好的方法统计学习。课程目标通过本课程的学习，使学员： 1、了解计算机视觉的发展历程和三大设计原则。

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计算机视觉基础：传统方法和数据结构

00，擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。课程简介本教程介绍了计算机视觉发展的重要里程碑-传统方法（如视觉词袋模型）；传统方法的三个步骤及其思想对未来的深远影响；图像级编码信息用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。课程目标通过本课程的学习，使学员： 1、了解传统方法（如视觉词袋模型）及其三个步骤。

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BoostKit大数据使能套件：Spark机器学习算法，实现数据处理倍级性能提升

术，包括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战； 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新； 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践； 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。听众收益：

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计算机视觉基础：语义理解

华为云计算云知识计算机视觉基础：语义理解计算机视觉基础：语义理解时间：2020-12-15 10:08:35 通过学习，您将掌握计算机视觉的基本概念和主要知识点，并且对于计算机视觉和广义人工智能的方法论有一定的认识，初步具备判断计算机视觉是否适合解决特定问题的能力。讲师介绍

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深度学习

华为云计算云知识深度学习深度学习时间：2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征

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