• [热门活动] 云学堂新年开发者认证学习活动邀请好友进度公示
    【活动简介】新年新技能,云学堂新年开发者认证学习活动提供由华为云专家团队精心打造的课程、实战和认证一体化学习,帮助大家从入门到进阶;活动期间分享好友、完成云实验、认证考试通过可获得专属奖励,助你成为更好的开发者!【活动报名链接】cid:link_1一、【邀请好友】进度公示(工作日每周二、周五更新)——具体名单可看下方链接查看链接:https://doc.weixin.qq.com/sheet/e3_AcgAnwauAEgCCD9wlr6Tl6rDFFaOs?scode=ANEAbQegAA8vPYsP7yAcgAnwauAEg&tab=BB08J2二、【关于邀请有礼】点击活动页面 “分享有礼”按钮生成邀请链接,邀请好友即可获得云资源代金券。(可用于免费购买云服务器资源,不可用于购买认证考试)邀请人数云资源代金券10100元20200元30300元50500元  
  • 人工智能面试题集锦
     1.简述机器学习常用的分类算法,Logistic回归,SVM,Decision Tree,随机森林等相关分类算法的原理,公式推导,模型评价,模型调参。模型使用场景。你应该使用哪种机器学习算法?这在很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标。不要使用最复杂的算法,除非其结果值得付出昂贵的开销和资源。这里给出了一些最常见的算法,按使用简单程度排序。决策树一、  决策树优点1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时,运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中,同时它的大小独立于数据库大小。5、无参数方法,无模型、数据、特征假设6、存储方式简单7、对新样本分类更有效,对各类问题具有普适性。8、可以提取一系列规则二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。(对噪声敏感)3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。5、非自适应,不支持增量训练。三、改进措施1、对决策树进行剪枝。可以采用交叉验证法和加入正则化的方法。2、使用基于决策树的combination算法,如bagging算法,randomforest算法,可以解决过拟合的问题三、应用领域企业管理实践,企业投资决策,由于决策树很好的分析能力,在决策过程应用较多。KNN算法一、KNN算法的优点1、KNN是一种在线技术,新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练2、KNN理论简单,容易实现3、无输入数据假定,对异常值不敏感二、KNN算法的缺点1、对于样本容量大的数据集计算量比较大。2、样本不平衡时,预测偏差比较大。如:某一类的样本比较少,而其它类样本比较多。3、KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。4、k值大小的选择。5、KNN实际上相遇于用一种简单的非参数密度估计方法把贝叶斯规则应用于类条件密度估计6、没有解释性,无法体现数据内在含义7、数据范围存在重叠时,分类精度不高三、KNN算法应用领域文本分类、模式识别、聚类分析,多分类领域支持向量机(SVM)一、  SVM优点1、解决小样本下机器学习问题。2、解决非线性问题。3、无局部极小值问题。(相对于神经网络等算法)4、可以很好的处理高维数据集。5、泛化能力比较强。二、SVM缺点1、对于核函数的高维映射解释力不强,尤其是径向基函数。2、对缺失数据敏感。3、调参麻烦,核函数难选难调三、SVM应用领域文本分类、图像识别、主要二分类领域AdaBoost算法一、AdaBoost算法优点1、很好的利用了弱分类器进行级联。2、可以将不同的分类算法作为弱分类器。3、AdaBoost具有很高的精度。4、相对于bagging算法和Random Forest算法,AdaBoost充分考虑的每个分类器的权重。二、Adaboost算法缺点1、AdaBoost迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定,可以使用交叉验证来进行确定。2、数据不平衡导致分类精度下降。3、训练比较耗时,每次重新选择当前分类器最好切分点。三、AdaBoost应用领域模式识别、计算机视觉领域,用于二分类和多分类场景朴素贝叶斯算法一、朴素贝叶斯算法优点1、对大数量训练和查询时具有较高的速度。即使使用超大规模的训练集,针对每个项目通常也只会有相对较少的特征数,并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已。2、支持增量式运算。即可以实时的对新增的样本进行训练。3、朴素贝叶斯对结果解释容易理解。二、朴素贝叶斯缺点1、由于使用了样本属性独立性的假设,所以如果样本属性有关联时其效果不好。2、类条件概率密度函数,是从训练样本估计到的,问题是,实际测试的时候,训练样本很难完全代替实际数据,因此,泛化能力会受影响(生成模型的通病吧,数据漂移问题影响大)。三、朴素贝叶斯应用领域文本分类、欺诈检测中使用较多Logistic回归算法一、logistic回归优点1、计算代价不高,易于理解和实现二、logistic回归缺点1、容易产生欠拟合。2、分类精度不高。3、这种单决策面的线性拟合分类器,很脆弱(现实大多数非线性)三、logistic回归应用领域用于二分类领域,可以得出概率值,适用于根据分类概率排名的领域,如搜索排名等。Logistic回归的扩展softmax可以应用于多分类领域,如手写字识别等。2.机器学习常用的聚类算法,Kmeans,BDSCAN,SOM(个人论文中使用的算法),LDA等算法的原理,算法(模型)中参数的确定,具体到确定的方法;模型的评价,例如LDA应该确定几个主题,Kmeans的k如何确定,DBSCAN密度可达与密度直达。聚类是机器学习中一种重要的无监督算法,它可以将数据点归结为一系列特定的组合。理论上归为一类的数据点具有相同的特性,而不同类别的数据点则具有各不相同的属性。在数据科学中聚类会从数据中发掘出很多分析和理解的视角,让我们更深入的把握数据资源的价值、并据此指导生产生活。
  • [热门活动] 云学堂新年开发者认证认证活动,赢取专属奖励!
    新年新技能,云学堂开发者认证学习等你来挑战。丰富的云实验带你快速体验华为云服务,轻松完成云上实践!涵盖了AI、鸿蒙、欧拉、GaussDB、云技术精髓等各项技术领域的课程、实战和认证一体化学习,帮助大家从入门到进阶,考证还可赢取专属奖励,云学堂助你成为更好的开发者!立即报名:cid:link_0福利一:分享有礼,邀请好友报名领取100-500元云资源券福利二:完成任意云实验抽好礼(云宝盲盒、定制帆布包、水杯)福利三:考证有礼,考取任意微认证和开发者认证可领取专属礼品,实物奖品、云资源代金券任你选择  
  • [热门活动] 【华为昇腾云专业培训机会名额公示】| 云学堂人工智能开发者认证训练营
    【活动简介】为了培养广大开发者在人工智能领域的能力,我们为大家带来由华为云专家团队精心打磨的AI微认证和《人工智能入门级开发者认证》免费课程并结合7场专家直播授课,提供超过7000份总价值100万的认证代金券与云资源代金券,1400+认证激励奖品考证就送,更有50个免费华为昇腾云专业培训名额!【活动链接】cid:link_0【华为昇腾云专业培训机会奖励说明】获奖条件:云学堂人工智能开发者认证训练营活动中人工智能入门级开发者认证考证总分≥190,前50名可获得恭喜以下开发者获得本次培训机会,培训形式为线上/线下,具体形式会另行通知。(排名不分先后) 用户名用户名hid**9lq3p2xw58n6-vjml**1963hw0**167801kd3**4hw0**953086GIT**DE-yinchenhao111111imd**aoGoo**oy996bin**ooooooooGT-**akiehid**tr-fzgn_atnx5phid**s1o8tzuhdo6ez3hid**i1micmkkn5iro7hid**bz5aso8-j14-wvhw0**433314mik**niGT-**p190xie**angshid**tabv7_762os7d9zhh**0229hid**4r6bhdxqc3sxkhhid**wv09q8ha85sk59hid**w6a-3btsu2mpeohid**w86_z3ebf4nssbhw0**412689hid**_iq_wesybqax-zhwh**4hid**0-vffpzenrcmdwmar**sDevhw4**25419ACF**6F41DF241F58FA8F6CE3AB752EDood**ahby**xc9**zhid**66g_93piauhtg8yx1**28662160 【奖励领取说明】1、 请以上用户扫描下方二维码,添加小助手微信获取培训信息。加微信时备注中奖用户名+AI训练营昇腾云培训2、 中奖公示时间:2025年1月13日—2025年1月31日,若未在该时间段内添加小助手微信,则视为放弃奖励,逾期不予安排,请知悉! (扫码添加小助手,备注中奖用户名+AI训练营昇腾云培训) 
  • [问题求助] 12期获奖没有进行复测
    12期获奖名单和提交顺序一致,未进行复测。这个获奖名单是最终版吗? 不可能前排选手都是满分吧,请问主办方最后有没有进行多组数据复测?就算都是满分情况下,性能以及运行时间也都一致?
  • [热门活动] 【获奖公示】云学堂人工智能开发者认证训练营
    【活动简介】为了培养广大开发者在人工智能领域的能力,我们为大家带来由华为云专家团队精心打磨的AI微认证和《人工智能入门级开发者认证》免费课程并结合7场专家直播授课,提供超过7000份总价值100万的认证代金券与云资源代金券,1400+认证激励奖品考证就送,更有50个免费华为昇腾云专业培训名额!【活动链接】cid:link_1一、奖励说明:1、微认证通过:100元云资源券+克莱因蓝水杯2、开发者认证通过:500元云资源券+开发者定制双肩包二、奖励领取条件说明:1、活动报名2、领取云主机3、微认证/开发者认证通过4、填写考证福利领取问卷5、注意事项:微认证和开发者认证都通过时,想要领取水杯和双肩包两份实物奖品,则需邀请3个好友活动报名;若未邀请3人两个认证都通过时只发放100元云资源券、500元云资源券、双肩包以下开发者获得本期人工智能开发者认证训练营的奖品(考证数据统计到2024年12月29日)-具体名单可查看链接:https://doc.weixin.qq.com/sheet/e3_AcgAnwauAEgIwl1VOt2R12BRI8vNk?scode=ANEAbQegAA8isBxQAEAcgAnwauAEg&tab=f36rf1公示时间:2025年1月2日—2025年1月6日,若有疑问请在该时间段反馈,逾期视为放弃奖励! 若对获奖名单存有异议可咨询小助手,
  • [问题求助] open-clip install失败
    如题,按照Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导_AI开发平台ModelArts_华为云,执行step4-4,make install时报错如下,求解决,谢谢!
  • [热门活动] 【话题交流】谈谈大家对2024的对于自己学到的人工智能的总结和对2025年的计划与展望
    【话题交流】谈谈大家对2024的对于自己学到的人工智能的总结和对2025年的计划与展望
  • [热门活动] 人工智能干货合集(2024年12月)
    解析OpenAI O1的全方位SOTA模型-突破与创新cid:link_0智能体的崛起-强化学习在智能决策系统中的应用与挑战cid:link_1深度解析OpenAI的最新论文-大语言模型的进化与应用cid:link_2自动化机器学习(AutoML)降低AI开发门槛的新技术cid:link_6大语言模型的幕后-构建一个全球级AI语言系统cid:link_3 大语言模型的缩放法则:计算资源分配的科学 cid:link_7系统优化的关键:降低精度与算子融合 cid:link_4后训练优化的双重范式:SFT和RLHF cid:link_5
  • [问题求助] 如何构建一个基于AI的智能客服系统?
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  • [问题求助] 自监督学习与监督学习有何异同,哪个更适用于大规模数据集?
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