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    深度学习如何用于分类预测 更多内容
  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建横向训练型作业? 如何创建横向评估型作业? 如何创建纵向联邦学习作业? 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 已发布区域:北京四、北京二 如何创建联邦预测作业?

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 最新动态

    创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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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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  • 创建文本分类项目

    创建文本分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    图像分类项目中,至少有两种以上的分类,每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的

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  • 产品功能

    搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测 可信智能计算 节点 数据参与方使

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  • 盘古预测大模型能力与规格

    盘古预测大模型能力与规格 盘古预测大模型是面向结构化数据,通过任务理解、模型推荐、模型融合技术,构建通用的预测能力。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的预测大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。

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  • 创建声音分类项目

    创建声音分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。

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  • 预测接口

    预测接口 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是 String

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  • 批量预测

    批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题: 联邦预测作业

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  • 预测机制

    预测机制 预测的准确性 预测主要是基于用户在华为云上的历史成本和历史用量情况,对未来的成本和用量进行预测。您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量,并根据预测数据设置预算提醒,以达到基于预测成本进行预算监控的目的。由于预测是一种估计值,因此可能与您在每个账期内的实际数据存在差异。

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  • 大模型开发基本概念

    ,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更

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  • 创建图像分类项目

    创建图像分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”,进入自动学习页面。

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  • 分页查询智能任务列表

    19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24:基于tra

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  • 部署文本分类服务

    单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“预测结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签中添加数据并进行标注,重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明

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  • 自然语言处理套件(使用文本分类工作流开发应用)

    自然语言处理 套件(使用文本分类工作流开发应用) ModelArts Pro 的自然语言处理套件提供了通用文本分类工作流和多语种文本分类工作流,通过工作流指引支持自主上传文本数据,构建高精度文本分类预测模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。 通用文本分类工作流仅支持中文文本分类,多语种文

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  • 部署声音分类服务

    单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“预测结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签中添加音频并进行标注,重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明

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  • 文档分类

    文档分类 功能介绍 文档分类接口对用户输入的文本自动分类,给文本具体的分类。用户只要提供待处理的文本,而不用关注具体实现。主要应用场景:新闻内容分类,广告识别等。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用,本API支持使用基础套餐包,购买时请在自然语言

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  • 智能分类

    智能分类 功能介绍 智能分类识别服务可以一次性对同张图片中的多个卡证、票据进行检测和识别,并返回每个卡证、票据的类别及结构化数据。 应用场景 智能分类识别服务应用在身份认证、财务报销等多种场景,使用方便,有效提升数据录入效率。 场景一:卡证、发票混合识别 场景二:相同类型发票识别

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