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。

 
 

    深度学习过拟合原因 更多内容
  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    加数据,训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型拟合,如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了,那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题: 功能咨询

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 排序策略-离线排序模型

    制防止拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。 full:指针对全量参数计算。 batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。

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  • 排序策略

    制防止拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。 full:指针对全量参数计算。 batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。

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  • 创建模型微调流水线

    体比例取决于数据集的大小和质量,以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致拟合,而过大的比例则可能导致欠拟合。因此,选择适当的测试数据比例对于训练出准确可靠的机器学习模型非常重要。 任务配置 资源池 选择执行任务的资源池,在下拉列表可以看到各资源池的可用卡数,根据实际情况选择。

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  • 创建模型微调流水线

    体比例取决于数据集的大小和质量,以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致拟合,而过大的比例则可能导致欠拟合。因此,选择适当的测试数据比例对于训练出准确可靠的机器学习模型非常重要。 任务配置 资源池 选择执行任务的资源池,在下拉列表可以看到各资源池的可用卡数,根据实际情况选择。

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  • 提交排序任务API

    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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  • 卡方拟合性检验

    卡方拟合性检验 卡方拟合检验目前仅支持在ML Studio镜像内运行,不支持发布到dli。 概述 卡方拟合检验,即卡方拟合优度检验。对每个类别中的实测频率和期望频率进行比较,以检验是否所有类别包含相同比例的值,或检验是否每个类别包含用户指定比例的值。 输入 参数 子参数 参数说明

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 迁移失败原因

    迁移失败原因 失败原因编码 失败原因 处理措施 TRF.0001 系统内部异常。 请单击重启按钮尝试重启迁移任务。 TRF.0003 迁移任务等待超时。 请单击重启按钮尝试重启迁移任务。 TRF.0012 任务参数校验失败。 请确认在所选择的迁移方式下对象存在。 TRF.0013

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  • 配置来电原因

    配置来电原因 租户管理员配置来电原因,可供座席在受理业务时选择,用于标识来电原因。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云,选择“配置中心 > 工作台配置 > 来电原因”。 单击“新建”,新增来电原因。 配置来电原因参数。 图1 来电原因配置 表1 来电原因参数说明 参数属性 说明

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS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与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 自动学习

    自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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