深度学习实现无监督聚类

华为云计算 云知识 深度学习 深度学习 时间：2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特

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华为云计算 云知识 深度学习概览 深度学习概览 时间：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员

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从MindSpore手写数字识别学习深度学习 从MindSpore手写数字识别学习深度学习 时间：2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个

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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。

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第15章 无监督学习-聚类算法 第16章 无监督学习 - 关联规则 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。

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类的水平。本课程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。

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华为云计算 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。

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华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要

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15:54:18 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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华为云计算 云知识 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从物联网平台

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、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络

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限值；提供模型压缩及聚类算法供开发者选择，进一步减少内存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循环分支细化及Cache分块等技术手段，优化AI网络算子性能，加速模型推理，充分发挥ARM CPU算力。 l LiteAI推理引擎纯C语言实现，无第三方依赖，极为适合I

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限值；提供模型压缩及聚类算法供开发者选择，进一步减少内存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循环分支细化及Cache分块等技术手段，优化AI网络算子性能，加速模型推理，充分发挥ARM CPU算力。 l LiteAI推理引擎纯C语言实现，无第三方依赖，极为适合I

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准确率高、自主学习等特点。能够帮助企业节省客服人力，大大降低客服响应时间。 产品特性 敏捷构建 提供工具和线上操作界面，加速知识库构建，知识挖掘和模型训练的过程，实现低成本快速构建智能问答机器人 算法领先 核心引擎采用业界领先的人工智能算法，基于传统算法和深度学习融合的自然语言处理算法

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拟合并剔除偏差较大的点，得到油位分界线。最后计算椭圆中有油与无油部分的面积，将面积归算至油枕端面圆形中得到最终的油位值。 将算法加载到摄像机内部，利用摄像机AI芯片强大的分析推理能力，实现视频画面实时分析，通过深度学习算法准确判定变压器油位是否处于油量不足状态；实时将主变油位发生

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时间：2021-04-02 15:07:19 数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。数据反映了真实世界的状况。数据集作为深度学习和机器学习的输入，对AI开发有至关重要的意义。 ModelArts数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据集框架。不仅支持图片、文本、语音、

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，分类，聚类，回归，异常检测等算法。支持训练模型的灵活导出，可加载到规则引擎，实现实时告警 生产物料预估 基于历史物料数据，对生产所需物料进行准确分析预估，降低仓储周期，提升效率 优势 深度算法优化 基于业界时间序列算法模型，并结合华为供应链深度优化 一键式发布 机器学习、推理平

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能化综合管理平台自动告警提示并推送到指定平台，帮助经营者实现： 1、提升经营管理效率：阳光厨房解决方案自动监督后厨的干净和卫生；及时发现改进点。 2、提升顾客信赖度：后厨可视，让顾客可以放心吃，安心吃。 3、厨房重点区域无死角监控：安装华为HoloSens SDC摄像机对厨房重点区域进行视频监控。

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一边打手机的情况，从而导致安全事故发生，人员监督无法起到实时的监督作用，或者事后监测视频筛查，既需要大量的人力和时间成本并且不具有主动性，所以建议引用打手机智能检测算法解决此类问题，从而节约监督人员人力成本，提高监督效率，覆盖更广的监督范围，更能精确的监测到作业人员打手机行为，加强安全管控。

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第1节 人工智能发展及应用 第2节 人工智能与机器学习 第3节 监督学习与非监督学习实例讲解 第4节 如何快速掌握AI应用的能力 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Tra

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趋势1 软硬一体化：传统基础设施的网络、存储、计算能力与云原生技术生态开始深度对接。 趋势2 基于网格的服务治理能力：服务治理与业务逻辑逐步解耦，服务治理能力下沉到基础设施，服务网格以基础设施的方式提供无侵入的连接控制、安全、可监测性、灰度发布等治理能力。 趋势3 有状态应用向云

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