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- nlp和机器学习 内容精选 换一换
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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章来自:百科
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课程就NLP基本理论及应用做了介绍,包括NLP的语言模型,文本向量化,常用的NLP算法,NLP的关键技术及应用系统。 目标学员 1、希望成为企业AI工程师的人员 2、希望获得HCIP-AI EI Developer V2.0认证的人员 3、希望了解华为AI产品使用、管理和维护的人员来自:百科本课程主要内容包括:自然语言处理技术原理、实战:构建专属智能问答机器人。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 自然语言处理概述 第3节 NLP技术及应用介绍 第4节 文本语义分析演示 第5节 对话机器人演示 第6节来自:百科
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任务的准确性和可靠性。机器人可以按照预定的规则和流程执行任务,避免了人为错误和疏漏。4. 实现智能化处理:达观数据流程自动化机器人平台结合了人工智能模块,如自然语言处理(NLP)、光学字符识别( OCR )、知识图谱等,可以实现智能化的处理。例如,在智能审核场景中,机器人可以通过NL来自:专题
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