- 单变量线性回归的学习笔记 单变量线性回归的学习笔记
- 手写体识别与Tensorflow如同所有语言的hello world一样，手写体识别就相当于深度学习里的hello world。TensorFlow是当前最流行的机器学习框架，有了它，开发人工智能程序就像Java编程一样简单。MNISTMNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下.M... 手写体识别与Tensorflow如同所有语言的hello world一样，手写体识别就相当于深度学习里的hello world。TensorFlow是当前最流行的机器学习框架，有了它，开发人工智能程序就像Java编程一样简单。MNISTMNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下.M...
- 1. Gradient Descent（梯度下降）梯度下降算法是很常用的算法，可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上，也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。1.1 线性回归问题应用我们有一个函数J(θ0,θ1)，要使其最小化minJ(θ0,θ01):Outline对θ0,θ1开始进行一些猜测通常将初θ0,θ1初始化为0在梯度算法中，要做的就是不停的一点点改变θ0和θ1试图通过这种改... 1. Gradient Descent（梯度下降）梯度下降算法是很常用的算法，可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上，也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。1.1 线性回归问题应用我们有一个函数J(θ0,θ1)，要使其最小化minJ(θ0,θ01):Outline对θ0,θ1开始进行一些猜测通常将初θ0,θ1初始化为0在梯度算法中，要做的就是不停的一点点改变θ0和θ1试图通过这种改...
- 本章内容主要是介绍：单变量线性回归算法（Linear regression with one variable）1. 线性回归算法（linear regression）1.1 预测房屋价格下图是俄勒冈州波特兰市的住房价格和面积大小的关系：该问题属于监督学习中的回归问题，让我们来复习一下：监督学习（Supervised'Learning'）:对示例数据给出“正确答案”。回归问题（Regress... 本章内容主要是介绍：单变量线性回归算法（Linear regression with one variable）1. 线性回归算法（linear regression）1.1 预测房屋价格下图是俄勒冈州波特兰市的住房价格和面积大小的关系：该问题属于监督学习中的回归问题，让我们来复习一下：监督学习（Supervised'Learning'）:对示例数据给出“正确答案”。回归问题（Regress...
- 1. Machine Learning definition（机器学习定义）Arthur Samuel（1959年）将机器学习非正式定义为：在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域。创造西洋棋程序，可以和自己对战。Tom Mitchell(1998年)提出一个更为正式关于机器学习的定义 ：对于一个计算机程序来说：给它一个任务T和一个性能测量方法P，如果在经验E的影响... 1. Machine Learning definition（机器学习定义）Arthur Samuel（1959年）将机器学习非正式定义为：在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域。创造西洋棋程序，可以和自己对战。Tom Mitchell(1998年)提出一个更为正式关于机器学习的定义 ：对于一个计算机程序来说：给它一个任务T和一个性能测量方法P，如果在经验E的影响...
- 今天把详细的过程介绍给大家，分享给热爱AI的同学们。让我们一起来使用AI来开发自己领域的应用，共享能共同促进GTS业务的改进。机器学习算法都是开源的，代码直接可以看到，并且可以直接调用。只要安装了Python，就能直接跳到机器学习的源码中Review源码。 今天把详细的过程介绍给大家，分享给热爱AI的同学们。让我们一起来使用AI来开发自己领域的应用，共享能共同促进GTS业务的改进。机器学习算法都是开源的，代码直接可以看到，并且可以直接调用。只要安装了Python，就能直接跳到机器学习的源码中Review源码。
- 1.机器学习定义 2.监督学习 3.无监督学习 1.机器学习定义 2.监督学习 3.无监督学习
- 本文为MoXing系列文章第六篇，主要介绍MoXing运行及公共组件。 本文为MoXing系列文章第六篇，主要介绍MoXing运行及公共组件。
- 本文为MoXing系列文章第五篇，主要介绍Optimizer、OptimizerWrapper。 本文为MoXing系列文章第五篇，主要介绍Optimizer、OptimizerWrapper。
- 本文为MoXing系列文章第四篇，主要介绍MoXing将模型定义在model_fn方法中，并在mox.run时注册该方法。 本文为MoXing系列文章第四篇，主要介绍MoXing将模型定义在model_fn方法中，并在mox.run时注册该方法。
- 华为云月刊汇聚云上新鲜热门技术干货。网罗大咖分享、云问答、云视频、技术干货、推荐博主、热门版块。5月刊新鲜出炉，欢迎订阅！ 华为云月刊汇聚云上新鲜热门技术干货。网罗大咖分享、云问答、云视频、技术干货、推荐博主、热门版块。5月刊新鲜出炉，欢迎订阅！
- 本文通过银行存款预测业务的案例应用，介绍了华为机器学习服务的工作流使用方法，用户可以通过本文快速掌握工作流的使用和机器学习建模的流程。 本文通过银行存款预测业务的案例应用，介绍了华为机器学习服务的工作流使用方法，用户可以通过本文快速掌握工作流的使用和机器学习建模的流程。
- 9月21-22日，GIIS-全球产业创新峰会在深圳京基100盛大启幕。 华为云AI开发部总经理罗华霖做了以《华为人工智能实践与创新》为主题的演讲 9月21-22日，GIIS-全球产业创新峰会在深圳京基100盛大启幕。 华为云AI开发部总经理罗华霖做了以《华为人工智能实践与创新》为主题的演讲
- 1 简介本文对模型训练Ascend（华为 DaVinci / Ascend 系列 NPU）能用的场景 做系统化、分层的分析，平替哪些场景适配度高、为什么合适、实际落地时要注意的工程/生态限制？以及给出决策建议与快速评估要点，关键事实均标注来源，便于进一步验证。 2、按场景逐项详述（为什么适合 / 需要注意什么）大规模训练数据中心（分布式训练、超大模型）适配度：高（数据中心级 Ascend ... 1 简介本文对模型训练Ascend（华为 DaVinci / Ascend 系列 NPU）能用的场景 做系统化、分层的分析，平替哪些场景适配度高、为什么合适、实际落地时要注意的工程/生态限制？以及给出决策建议与快速评估要点，关键事实均标注来源，便于进一步验证。 2、按场景逐项详述（为什么适合 / 需要注意什么）大规模训练数据中心（分布式训练、超大模型）适配度：高（数据中心级 Ascend ...
- 1 简介云计算项目开发过程中，技术选型通常既要看“算力/性能”也要看“生态/工程成本”的基本逻辑。本文从以下几个方面介绍AI模型训练：对 CANN（Huawei Ascend 软件栈）的初步评价；为什么在生态成熟度上仍落后于 CUDA+NVIDIA；对工程决策的实务建议（短期需投入的项、风险与缓解策略、检查表）。 2 对 Huawei CANN 的初步分析CANN定位与功能：CANN（Co... 1 简介云计算项目开发过程中，技术选型通常既要看“算力/性能”也要看“生态/工程成本”的基本逻辑。本文从以下几个方面介绍AI模型训练：对 CANN（Huawei Ascend 软件栈）的初步评价；为什么在生态成熟度上仍落后于 CUDA+NVIDIA；对工程决策的实务建议（短期需投入的项、风险与缓解策略、检查表）。 2 对 Huawei CANN 的初步分析CANN定位与功能：CANN（Co...
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