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课程单元页面 3、学习课程内容 在课程单元页面，选择想要学习的课程单元，点击【开始学习】，进入课程播放器页面。 图 点击【开始学习】 图 课程播放器页面 在课程播放器页面，点击左侧的目录，可以切换课程的章节；点击下方的“下一页”、“上一页”可以进行课程页面的切换。课程单元学习完成后，点击来自：云商店手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对来自：专题
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将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。来自：百科![]()
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第一种融合路线是KG增强LLM，可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例，一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入，并遮盖其实体或者关系来进行预训练，使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG来自：百科![]()
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