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  • 深度学习镜像 内容精选 换一换
  • 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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  • 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,主要介绍机器学习任务攻略。
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  • 本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程,主要介绍芝麻街与进击的巨人、BERT简介、BERT的奇闻轶事、GPT的野望、自督导式学习的神奇能力、语音与影像上的神奇自督导式学习模型。
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    本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程,主要介绍增强式学习跟机器学习一样都是三个步骤、Policy Gradient与修课心情、Actor Critic、机器的望梅止渴、逆向增强式学习
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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。本课程介绍模型异构联邦学习的定义、场景以及当前学术界和工业界的研究进展及经典算法。
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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。本课程是联邦学习进阶课程,介绍更加严苛的隐私保护方法和分布式算法进阶:FedOpt和FedMDGA。
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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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    云计算是未来的方向, 云数据库 是解决方案的核心,学习本课程掌握华为云数据库的运维管理, 数据库迁移 和根据业务场景出具解决方案的能力。
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    本课程由华为诺亚的李老师介绍诺亚纵向联邦学习框架。包括联邦学习系统介绍、联邦学习原理、两方交互流程。
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    本课程由加拿大滑铁卢大学的胡泽欧博士介绍多目标优化联邦学习。包括:Pareto Optimal、Ordering Cone、MGDA算法、 FedMGDA+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。本课程包含联邦学习系统介绍、业界发展以及分布式训练初步实现。
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    华为云开发者学堂提供了丰富的线上学习课程,课程采用视频、文档、测试题、动手实操等多种学习方式。通过本课程,让开发者、伙伴、技术爱好者等全体用户掌握在线学习职业认证的方法,了解职业认证内容和考试,体验更简单方便、高效的学习,轻松应对职业认证考试。
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    本课程由台湾大学李宏毅教授2023年开发的课程,主要介绍快速了解机器学习基本原理、能够使用工具的AI、生成式学习的两种策略。
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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。本课程介绍纵向联邦学习算法,包括数据对齐,线性拟合、逻辑回归、分类
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    主要面向DA、交付、一线、二线数据库从业者,针对 DDS 常见问题及产品特性进行介绍,涉及:产品特性介绍、产品使用场景介绍、产品常见问题介绍、DDS实例使用规范及最佳实践介绍、DDS副本集内部机制和分片集群内部原理介绍等。
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    深度神经网络让机器拥有了视觉的能力,实战派带你探索深度学习
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    机器学习是人工智能领域的基础研究方向之一,包括很多大家耳熟能详的算法。人工智能技术可谓构建在算法之上,我们需要运用算法去实现我们的想法,因此,想要了解人工智能技术,也需要学习常用的机器学习相关算法。
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    本课程是由华为NAIE的赖老师,介绍华为NAIE联邦学习服务。NAIE联邦学习服务基于联邦学习框架,利用本地数据训练,用加密方式交换更新的模型参数(不交换数据本身),帮助用户在满足隐私保护、数据安全和政府法规的要求下,进行数据使用和机器学习建模。
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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。本课程介绍算法异构的松耦合联邦学习,并介绍基于数据生成器的松耦合联
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