- 华为云AI全栈训练营学习总结 华为云AI全栈训练营学习总结
- 今天刚刚好收到AI全栈课程的结业证书，这是毕业了之后收到了第一个证书，非常赞！回想起这三个阶段的AI课程，感慨颇丰。首先是我如何接触到AI课程，我也忘了，不过第一次看到AI我还是很感兴趣的，虽然不懂技术，知道很难，但是还是想了解一下，有种不撞南墙不死心的赶脚！在学习AI之前，我会想到什么？python、算法、大数据！没毛病吧，大三好歹也学过一学期python，大四又学习了大数据，虽然学的不咋... 今天刚刚好收到AI全栈课程的结业证书，这是毕业了之后收到了第一个证书，非常赞！回想起这三个阶段的AI课程，感慨颇丰。首先是我如何接触到AI课程，我也忘了，不过第一次看到AI我还是很感兴趣的，虽然不懂技术，知道很难，但是还是想了解一下，有种不撞南墙不死心的赶脚！在学习AI之前，我会想到什么？python、算法、大数据！没毛病吧，大三好歹也学过一学期python，大四又学习了大数据，虽然学的不咋...
- 团队：复仇者联盟很高兴能有机会通过这个方式与大家分享我们的比赛收获。通过参加2020GDE全球开发者大赛·KPI异常检测，我们团队在这个过程中获得了极大的成长，感谢华为。接下来，我们就介绍一下我们团队针对此次比赛的一些思路与想法。我将从题目分析、有监督学习、无监督学习以及算法融合这四个方面向大家具体阐述下我们团队的解题思路。1、题目分析题目分析这部分我们首先总结了赛题的特点，紧接着根据赛题特... 团队：复仇者联盟很高兴能有机会通过这个方式与大家分享我们的比赛收获。通过参加2020GDE全球开发者大赛·KPI异常检测，我们团队在这个过程中获得了极大的成长，感谢华为。接下来，我们就介绍一下我们团队针对此次比赛的一些思路与想法。我将从题目分析、有监督学习、无监督学习以及算法融合这四个方面向大家具体阐述下我们团队的解题思路。1、题目分析题目分析这部分我们首先总结了赛题的特点，紧接着根据赛题特...
- 我是hitTeam，有幸在华为运营商BG全球技术服务部、华为NAIE产品部举办的2020GDE全球开发者大赛·KPI异常检测中获得二等奖，在这里跟大家分享本次比赛的方案和收获。01 赛事简介本次比赛的题目是核心网关键性能指标（KPI）异常检测。主办方在比赛中提供某运营商的KPI真实数据，采样间隔为1小时。参赛选手需要根据历史一个月异常标签数据（训练数据集），训练模型并检测后续一周内各KPI（... 我是hitTeam，有幸在华为运营商BG全球技术服务部、华为NAIE产品部举办的2020GDE全球开发者大赛·KPI异常检测中获得二等奖，在这里跟大家分享本次比赛的方案和收获。01 赛事简介本次比赛的题目是核心网关键性能指标（KPI）异常检测。主办方在比赛中提供某运营商的KPI真实数据，采样间隔为1小时。参赛选手需要根据历史一个月异常标签数据（训练数据集），训练模型并检测后续一周内各KPI（...
- 声明：本文首发于华为NAIE《网络人工智能园地》微信公众号，如有转载，请注明出处。微信公众号二维码为：赛事地址：https://competition.huaweicloud.com/information/1000041319/introduction?track=107背景介绍核心网在移动运营商网络中占据举足轻重的地位，其异常往往会导致呼叫失败、网络延迟等现网故障，对全网的服务质量带来重... 声明：本文首发于华为NAIE《网络人工智能园地》微信公众号，如有转载，请注明出处。微信公众号二维码为：赛事地址：https://competition.huaweicloud.com/information/1000041319/introduction?track=107背景介绍核心网在移动运营商网络中占据举足轻重的地位，其异常往往会导致呼叫失败、网络延迟等现网故障，对全网的服务质量带来重...
- 本文将介绍人工智能会议ICLR 2020上的一篇文章《A learning-based iterative method for solving vehicle routing problems》。该文章提出了一个“Learn to Improve” (L2I)方法，更加高效，并且与OR方法进行了比较更优。该文章重点关注解决组合优化问题，尤其是带容量限制的车辆路径规划问题（CVRP）。其核心... 本文将介绍人工智能会议ICLR 2020上的一篇文章《A learning-based iterative method for solving vehicle routing problems》。该文章提出了一个“Learn to Improve” (L2I)方法，更加高效，并且与OR方法进行了比较更优。该文章重点关注解决组合优化问题，尤其是带容量限制的车辆路径规划问题（CVRP）。其核心...
- 这段时间实在是太忙了，没有更新，今天继续给大家带来神经网络的基础知识。神经网络是如何进行具体的学习与参数的更新的。上一回我们说到，理论上多层神经网络可以拟合所有的函数。多层网络的学习能力比单层感知机强得多，所以想训练多层网络，简单感知机学习规则显然不够了，需要更强大的学习算法。误差逆传播算法（error Back Propagation , BP）就是其中最杰出的代表，现实项目中使用神经网络... 这段时间实在是太忙了，没有更新，今天继续给大家带来神经网络的基础知识。神经网络是如何进行具体的学习与参数的更新的。上一回我们说到，理论上多层神经网络可以拟合所有的函数。多层网络的学习能力比单层感知机强得多，所以想训练多层网络，简单感知机学习规则显然不够了，需要更强大的学习算法。误差逆传播算法（error Back Propagation , BP）就是其中最杰出的代表，现实项目中使用神经网络...
- 强化学习如何运用到车辆路径规划（VRP）车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是运筹学领域十分经典的0-1整数规划问题。近几十年来已经有众多学者通过启发式以及一些精确算法对该问题进行了全面且深入的研究。但值得注意的是，该问题的众多特性也十分适用于使用机器学习、强化学习等方法进行求解，例如Hao Lu等人就提出了L2I方法等RL方法并取得了不错的效果。那么想... 强化学习如何运用到车辆路径规划（VRP）车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是运筹学领域十分经典的0-1整数规划问题。近几十年来已经有众多学者通过启发式以及一些精确算法对该问题进行了全面且深入的研究。但值得注意的是，该问题的众多特性也十分适用于使用机器学习、强化学习等方法进行求解，例如Hao Lu等人就提出了L2I方法等RL方法并取得了不错的效果。那么想...
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