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    深度学习需求量预测 更多内容
  • 创建纵向联邦学习作业

    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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  • 预测接口(文本标签)

    预测接口(文本标签) 分词模型 命名实体识别模型 父主题: 在线服务API

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  • 分子属性预测(MPP)

    分子属性预测(MPP) ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 准备预测分析数据

    得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。 当前由于特征筛选算法限制,预测数据列建议放在数据集最后一列,否则可能导致训练失败。 表格数据集示例: 以银行存款预测数据集为例:根据预测人的年龄、工作类型、

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  • 使用时序预测算法实现访问流量预测

    在线服务 步骤7:在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面,单击在线服务名称,进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中,切换到 “预测“ 页签,单击“上传”,从本地上传待预测数据,格式参考算法说明。 本地上传数据完成后,单击“预测”,开始预测。 图9 预测结果 步骤8:清除资源

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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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  • 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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  • 自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model

    自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR:input key sound is not in model inputs可知,预测的音频文件是空。预测的音频文件太小,换大的音频文件预测。 父主题:

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  • 启动智能任务

    集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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  • 按需概述

    按需概述 适用场景 按需计费适用于短期不可预估使用量,或需求量瞬间大幅波动、不可预测的场景。 计费规则 根据发送成功的短信条数阶梯计费。实时扣费,自动跨档,跨档部分按新阶梯价计费,未跨档部分按低档阶梯价计费。 短信字数超过规定长度时,系统会将一条长短信拆分成多条短信进行计算,短信条数计算详情请参见短信发送规则。

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  • 新建预测外呼任务

    页面,“任务类型”选择“预测外呼”。 图1 新建预测外呼任务(基本信息)界面 配置基本信息。 任务名称:自定义任务名称。 主叫号码:选择本租间下已有的主叫号码。新增的主叫号码数量不能超过100个。 任务起止时间:任务开始时间和结束时间。 任务类型:选择预测外呼。从模板新建的外呼任

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  • 创建批量预测作业

    必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。

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  • 删除实时预测作业

    删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页,查找待删除的作业,单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态,需要单击“停止部署”后,方可删除。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    以调整学习率。取值范围:(0,1)。 权重衰减系数 用于定义权重衰减的系数。权重衰减是一种正则化技术,可以防止模型过拟合。取值需≥0。 学习率 用于定义学习率的大小。学习率决定了模型参数在每次更新时变化的幅度。如果学习率过大,模型可能会在最优解附近震荡而无法收敛。如果学习率过小,

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  • 创建实时预测作业

    实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行,目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理

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  • 创建联邦预测作业

    创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮,进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型,点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题: 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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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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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 时序预测学件

    时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题: 学件开发指南

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  • 删除批量预测作业

    删除批量预测作业 删除批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测,查找待删除的作业,单击“删除”。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题: 批量预测

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  • 编辑批量预测作业

    编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,找到待开发的作业,单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型,其它作业参数暂时不支持修改。

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