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Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    机器学习与神经网络 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例,阐述机器学习端到端场景的完整开发过程,主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法(或者可以直接从AI Ga

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  • 华为人工智能工程师培训

    0的基础高阶操作,TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    介绍语言处理相关知识,传统语音模型,深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识,关键技术和应用系统 华为AI发展战略全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 提交排序任务API

    解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 使用Tensorflow训练神经网络

    实例中创建GPU类型的负载,以tensorflow的图像分类为示例,演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。 优势 使用容器化的方式做此类人工智能训练推理有如下优势: 容器化消除环境差异,不需要自己安装各种软件和配套版本,如python,tensorflow,cuda

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  • 自动学习

    声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有一款工具,可以自动生成模型

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  • 排序策略

    分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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  • 排序策略-离线排序模型

    将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    所示。 图9 数据集分割连线模型应用 添加回归评估算子作为评估算子,将其模型应用连线,右键选择设置参数,填写标签列为“revenue”,如图10所示。 图10 回归评估参数设置 最后添加保存模型算子,将其随机森林回归算子连线,右键该算子选择参数设置,如图11所示。填写模型保存路径(文件夹级)"

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • HCIP-AI EI Developer

    12% 自然语言处理理论和应用 8% 华为AI发展战略全栈全场景解决方案介绍 2% ModelArts概览 4% 图像处理实验 12% 语音处理实验 12% 自然语言处理实验 5% ModelArts平台开发实验 15% 推荐在线学习 HCIP-AI EI Developer 推荐线下培训

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    对于不合规的 MRS 资源,用户可以解除其弹性公网IP的绑定。 sfsturbo-encrypted-check 弹性文件服务通过KMS进行加密 sfsturbo 由于敏感数据可能存在并帮助保护静态数据,确保弹性文件服务(SFS Turbo)已通过KMS进行加密。 弹性文件服务(SFS Turbo)未通过KMS进行加密,视为“不合规”

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • FPGA加速型

    想选择。 机器学习机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中, FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和

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  • 新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料库

    新购买的机器人是否可以机器人共享语料库 如果新购买的机器机器人均为“专业版”。可以使用“知识共享”功能,实现语料库共享。 将旧机器人的语料库共享给新的机器人,操作如下。 登录CBS控制台,选择旧机器人,进入问答机器人管理页面。 选择“高级设置 > 知识共享”,并单击“添加机器人ID”,设置共享的内容。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArtsDLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而Mode

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  • 确认学习结果

    登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”,单击,选择“安全合规 > 主机安全服务”,进入主机安全平台界面。 在左侧导航栏,选择“主机防御 > 应用进程控制”,进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成,未生效”的策略名称,进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。

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