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。

 
 

    深度学习算法 更多内容
  • 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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  • 执行作业

    常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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  • 排序策略

    径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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  • 算法

    KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 方案概述

    可自动对音频内容进行审核。 降本增效 按需付费,用户只需要花费少量成本,即可代替人工审核,极大地降低了人力成本。 准确率高 基于改进的深度学习算法,在复杂语音环境中也能有高准确率。 约束和限制 部署该解决方案之前,您需 注册华为账号 并开通华为云,完成实名认证,且账号不能处于欠费或冻结状态,如使用包周期部署确保余额充足。

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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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 概述

    需要较长的时间,因此转写是异步的。 表4 语音合成 接口说明 接口类型 说明 语音合成/实时语音合成 语音合成,依托先进的语音技术,使用深度学习算法,将文本转换为自然流畅的语音。用户通过实时访问和调用API获取语音合成结果,将用户输入的文字合成为音频。通过音色选择、自定义音量、语速

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  • 产品优势

    多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意的精度。此外,模型具备自我学习和不断进化的能力,随

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  • 产品功能

    Service,G CS )提供云端基因解决方案,支持DNA、RNA等主流生物基因测序场景。基因容器基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,为您提供灵活可定制的测序流程、秒级可伸缩的高可靠资源。 基因容器作为基因测序端到端完整解决方案,为您提供数据管理、测序工具平

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  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择

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  • 智能场景简介

    针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。

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  • 应用场景

    面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1

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  • 购买算法

    单击“进入商城”,或者单击“热门算法榜”下方的“更多算法”,进入算法列表页面。 选择“商品类型”为“智能算法”,根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法,或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法,您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”,通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下:

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  • 算法调试

    画面,可查看摄像机的实时视频画面。 单击左侧的“导入新RPM包”,选择需要上传的RPM算法包,可导入新的算法包。 选择已安装的算法包,单击“启用”,可启用对应的算法。 单击“元数据”,可查看算法识别的结果。 通过场景视频进行调试。 根据需求,选择上传自有视频流或者选择使用管理员上传的云端视频流进行调试。

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  • 准备算法

    准备算法 准备需要发布的算法,完成算法的开发与调测。 准备SDC算法 准备IVS1800算法 准备IVS3800算法 准备ITS800算法 父主题: 发布准备

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  • 购买算法

    购买算法 购买须知 购买流程 购买与安装 发票申请 父主题: 买家指南

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  • 算法中心

    算法中心 智能视频分析服务支持使用者查看算法服务包列表,购买商用算法包,购买后可查看、部署算法包中的算法服务。 购买算法包 部署算法服务

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