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    梯度提升树机器学习分类 更多内容
  • 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-离线排序模型

    adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow

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  • 排序策略

    adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤一:准备工作 注册华为账号 并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS等服务交互,首

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤一:准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS等服务交互,首

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  • 使用自动学习实现声音分类

    使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 提升服务

    IDC和硬件设备维护,如网络设备、服务器、存储等硬件巡检、更换、诊断等。 服务内容 表1 提升服务规格 服务项 标准版 尊享版 架构稳定性提升 √ √ 容量提升 √ √ 安全提升 √ √ 监控预警提升 √ √ 高可用提升 √ √ 切换演练 - √ 性能提升 - √ 表2 提升服务内容 服务服务内容 架构稳定性提升

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  • 查询需求树

    查询需求 功能介绍 查询需求 URI POST /GT3KServer/v4/{project_id}/versions/{version_id}/issue-tree 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释: 项目id,对应"需求管理

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  • 分类

    分类 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999.jpg

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  • 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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  • 使用自动学习实现图像分类

    使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 应用场景

    图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件,并采集上传到云上,进行离线分析、存储查询及机器学习,对客户进行分类和信息查询,识别出大型客户,加强服务,进一步提升客户满意度。 图2 场景示例图 数据接入备份 将大量滚动日志文件传输到云端做备份,用于数据丢失或异常后的

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  • 场景描述

    其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地,可根据该模型案例发散,构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件; 作业发起方配置 TICS 的横向联邦学习作业,启动训练; 模

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  • 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。 数量 定义XGBoost算法中决策的数量,一个样本的预测值是多棵预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 深度 定义每棵决策的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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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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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶,视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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  • 获取应用树

    获取应用 功能介绍 获取应用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/apm2/openapi/cmdb/topology-trees/get-topology-trees

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  • 获取导航树

    获取导航 功能介绍 获取运行态导航。 URI GET /console/servicetask/api/localMethod/navtree/getNavigateTree 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 processTemplate 否 String

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  • 创建NLP大模型训练任务

    decay)的机制,可以有效地防止过拟合(overfitting)的问题。 学习率衰减比率 学习率衰减后的比率,用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后,学习率的最低值由初始学习率和衰减比率决定。其计算公式为:最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说,学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。

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  • 获取导航树

    获取导航 功能介绍 获取运行态导航。 URI POST /console/servicetask/api/localMethod/navtree/getNavigateTree 示例接口地址:{ 域名 (有文根需带文根)}/pdmcore/ipdcworkflowservice/

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