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    深度学习数据集建立 更多内容
  • 创建图像分类项目

    可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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  • 创建预测分析项目

    对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。

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  • 指令监督微调训练任务

    指令监督微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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  • 获取纵向联邦作业详情

    DatasetFeatureEntity 参数 参数类型 描述 agent_id String 数据集所属agent id dataset_name String 数据集名称 features Array of strings 数据集特征集合 请求示例 获取纵向联邦作业详情 get https://x.x

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  • 保存纵向联邦作业

    参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 响应参数 状态码: 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    String “代理id1.数据集名1.租户别名1,代理id2.数据集名2.租户别名2”格式的字符串 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 所选数据集特征 label_dataset 否 String 标签数据集,最大长度100 label

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、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。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 场景介绍

    不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 执行训练任务

    执行训练任务 步骤一:上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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  • 方案概述

    、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 场景介绍

    不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 获取智能任务的信息

    8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 建立工单与生成工单方案

    建立工单与生成工单方案 通过手工录入工单或批量录入工单的方式建立工单;工单建立完成后再生成工单方案。 前提条件 已登录MBM Space,且拥有“工单操作台”菜单栏目的操作权限。 已维护生产方案相关数据,包括工厂建模、产品制造BOM定义、工艺流程建模、质量追溯标准等。 注意事项 手工录入工单时需注意:

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  • 建立数据库连接失败

    建立数据库连接失败 Check that the hostname and port are correct and that the postmaster is accepting TCP/IP connections. 问题分析:客户端与服务端网络不通、端口错误或待连接CN异常。

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    单击“提交”。创建的数据集显示在“我创建的”页签的数据集列表中,创建数据集完成。 步骤二:创建模型微调流水线 模型微调任务是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程,通过在与任务相关的数据集上训练模型来完成。所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进

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  • 训练型横向联邦作业流程

    本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构,会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中,选择己方、对方的本地数据集,此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中,需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。

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  • 数据集版本发布失败

    试重新发布版本来解决。 ModelArts.4371 数据集版本已存在 出现此错误码时,表示数据集版本已存在,请重新发布数据集版本。 ModelArts.4712 数据集正在执行导入或同步等其他任务 如果自动学习中使用的数据集,正在执行导入或同步数据的任务时,此时进行训练将出现此

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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  • 数据集

    数据集 数据集有哪些密级 数据管理者与数据消费者的区别是什么 未发布的数据资产可以提供给数据消费者使用吗 如何发布数据集 如何订阅数据集 如何下载数据集 数据集下载成功后有哪些使用方式 父主题: 常见问题

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