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。

 
 

    机器学习keras聚类 更多内容
  • 聚类

    聚类 二分k均值 高斯混合模型 k均值 父主题: 模型工程

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  • 实时聚类

    1.0) OVER (ORDER BY proctime RANGE BETWEEN INTERVAL '60' MINUTE PRECEDING AND CURRENT ROW) AS centroidCE, ALL_POINTS_OF_CLUSTER(ARRAY[c,e]

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  • 实时聚类

    实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法,经典的K-Means算法通过提前确定类别数目,计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集,我们可以依赖领域中知识来确定类别数目,运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据,数据是在不断变化和演进,

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  • 聚类评估

    聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 聚类的评估指标:轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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  • 机器学习端到端场景

    机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例,阐述机器学习端到端场景的完整开发过程,主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法(或者可以直接从AI Ga

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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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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  • 创建和训练模型

    model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10)

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 华为人工智能工程师培训

    2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、机器翻译编程实验

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  • 创建分子聚类作业

    参数类型 描述 method 是 String 聚类方法,当前仅支持hiq_mc。 最小长度:1 最大长度:20 file 是 String 分子聚类源数据。 最小长度:1 最大长度:2000 output_dir 是 String 分子聚类输出结果。 最小长度:1 最大长度:1200

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  • 聚类系数(cluster

    聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数,默认为true。 父主题:

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  • 什么是对话机器人服务

    什么是对话机器人服务 对话机器人服务(Conversational Bot Service) 是一款基于人工智能技术,针对企业应用场景开发的云服务,主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建,发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务:

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  • 处理问题聚类任务

    处理问题聚类任务 配置人员可周期性的对指定时间段内的会话做问题聚类分析,将该时间段内用户的问题及其出现频率统计出来,供配置人员做语料分析。 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”,进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 问题聚类任务”。单击“启动聚类任务”,填写

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求,数据样本大的场景,包括以下功能模块: 包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格

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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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  • 是否支持Keras引擎?

    如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台,创建一个Notebook实例,镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1.15”。 打开Notebook,在JupyterLab中执行!pip list查看Keras的版本。 图1 查看Keras引擎版本

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  • 导入和预处理训练数据集

    print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import numpy as np import

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  • 聚类系数算法(cluster

    说明 cluster_coefficient Double 平均聚类系数 vertex_cluster_coefficient List 各节点的聚类系数,格式: [{vertexId : vertexClusterCoefficient},...], 其中, vertexId:string类型。

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景,从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 应用场景

    关联指标和告警数据,自动完成故障根因分析;如何基于历史数据学习与运维经验库,对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力,基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时,通过智能算法学习历史指标数据,多维度关联分析异常指标,提取业务正常与异常时

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