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- 机器学习的应用 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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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： 1）了解BoostKit大数据的加速技术和算法优化； 2）了解Spark机器学习优化的原理及场景实践。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之来自：百科![]()
不同场景下，机器人可以自动回答30~80%的问题，显著降低企业人力成本。 坐席助手 实时理解呼叫中心坐席和客户的对话，在通话过程中，机器人自动提取关键字，凝练问题，搜索并呈现出匹配语义的答案，为坐席的工作提供实时支撑，极大提高坐席工作效率和客户满意度。 售前咨询机器人 构建产品知来自：百科![]()
不同场景下，机器人可以自动回答30~80%的问题，显著降低企业人力成本。 坐席助手 实时理解呼叫中心坐席和客户的对话，在通话过程中，机器人自动提取关键字，凝练问题，搜索并呈现出匹配语义的答案，为坐席的工作提供实时支撑，极大提高坐席工作效率和客户满意度。 售前咨询机器人 构建产品知来自：百科![]()
华为云计算 云知识 揭秘华为机器视觉的杀手锏 揭秘华为机器视觉的杀手锏 时间：2021-02-19 11:23:06 云计算 门口的刷脸闸机识别顾客体温，收银台处的摄像机识别VIP身份，货架前的监控识别偷盗行为，天花板上的摄像头监测热力图…… 如果一个便利店老板想让店铺智能起来，他只需要进入一个名为Huawei来自：云商店![]()
极大提高坐席工作效率和客户满意度 在智能问答机器人的协助下，坐席可以专心和客户沟通，并且以更快的速度解答客户问题 售前咨询机器人 构建产品知识库和问答机器人，自动回答潜在客户对于企业产品和服务的咨询，包括产品特性，和相关产品的比较等 优势 服务更多客户，不放过任何线索 问答机器人24x7无休，服务更多客户；即使来自：百科![]()
索需要学习的课程，进行在线学习与专题内容测试，学习后可下载相应专题学习资料。 你可以在答题区域输入答案，点击“确认答案”. 或者点击“上传答题照片”，打开微信扫描二维码，拍照上传或者直接选择图片上传。上传成功后，点击“确认答案”即可。 定制学习计划 点击学习中心“个性学习”栏目，来自：云商店![]()
任务型对话机器人应用场景 任务型对话机器人应用场景 时间：2020-09-16 15:19:20 任务型对话机器人（TaskBot）精确理解对话意图和关键信息，可用于智能电话机器人，智能硬件，为企业软件或App添加新的 语音交互 方式等，让人机交互更自然，更智能 应用场景 话务机器人 提来自：百科![]()
企业提供精准、高效的支持。 基于流计算的可视化大屏，为企业、政府带来全新的视觉体验 适合人群：面向对实时流计算和可视化感兴趣的从业人员，社会大众和高校师生 培训方案：结合华为云服务搭建基于流计算的可视化平台 技术能力：了解流计算的关键技术，掌握华为云基于流计算的可视化解决方案 认来自：专题![]()
更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出来自：百科![]()
化转型对地产行业的价值都越来越突出。这其中，视觉智能是地产行业智能升级的落脚点。 华为机器视觉通过多年的技术积累与深刻的行业洞察，结合智慧地产园区建设的实践经验，提出地产视觉智能体的解决方案，利用5G、AI和机器视觉三种技术相互促进、相互激发，打造端边云网协同的一体化智能系统，加来自：云商店![]()
RPA优势 专业的华为数字机器人教学管理平台，持续积累各个行业的教学案例与课程，适配高校各专业与RPA数字机器人技术的跨专业融合，进行传统专业数字化升级转型。 专业的华为数字机器人教学管理平台，持续积累各个行业的教学案例与课程，适配高校各专业与RPA数字机器人技术的跨专业融合，进行传统专业数字化升级转型。来自：专题![]()
云知识 基于深度学习算法的 语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。来自：百科![]()
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章来自：百科
