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    Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍无监督学习常见算法:聚类算法和关联规则算法等相关知识内容,聚类算法中重点介绍三种不同划分方法下的代表算法:K-Means算法和Hierarchical Clustering算法等,介绍这些算法的使用场景,主要特性,推
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    Big Data-Data Mining系列课程。本课程主要介绍了机器学习中常见的有监督学习算法,包括:线性回归、逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯、决策树以及集成算法。学完本课内容后,您将能够有效掌握有监督学习的相关算法及其对应的应用场景。
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    本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程,主要介绍元学习跟机器学习一样也是三个步骤、万物皆可Meta、各种奇葩的元学习用法。
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    本章主要讲述主机镜像迁移的实施方案。包括IDC或友商云X86主机镜像迁移到华为云IMS、华为云不同区域间的主机镜像迁移,以及本地IDC VMware vSphere主机备份迁移到华为云。
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    本文介绍了【无接触/手势控制将成为下一代人机接口趋势】相关内容,与您搜索的深度学习镜像相关。邀你共享云计算使用和开发经验,汇聚云上智慧,共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。
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    本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程,主要介绍机器终身学习
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    HCIA-AI V3.0系列课程。机器学习(包括深度学习分支)是研究“学习算法”的一门学问,本课程讲述机器学习算法、分类、整体流程、重要概念、常见算法。
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    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一种分布式机器学习框架,能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下,让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍横向联邦学习个性化算法的进阶:即元学习和联邦学习的结合。
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    联邦学习(Federated Learning),又称联合学习,作为一种分布式机器学习框架,能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下,让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程是介绍联邦学习业界应用,并指导用户上手一个自己的联邦学习应用。
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    理解常见回归、分类、无监督算法的基本原理,能够动手搭建常见机器学习模型。
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    通过了解提示词工程相关技术,体验提示词对于大语言模型能力的提升,从而更好的应用大语言模型
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    本文介绍了【实例分析如何远离漫天飞舞的全局变量】相关内容,与您搜索的深度学习镜像相关,助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。
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    本实验指导用户基于华为弹性云服务部署iSula生态链,并进行容器镜像构建和运行。
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    本课程由杨强老师(加拿大工程院院士、香港科技大学讲席教授)介绍迁移学习和联邦学习的最新进展,包括横向联邦、纵向联邦、联邦标准、异构联邦学习、迁移学习以及联邦学习的应用案例。
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    本文介绍了【物联网道路感知的架构】相关内容,与您搜索的深度学习镜像相关。邀你共享云计算使用和开发经验,汇聚云上智慧,共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。
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    本文介绍了【华为胡克文:迈向Net5.5G,激发新增长​】相关内容,与您搜索的深度学习镜像相关,助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。
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