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
  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分子属性预测

    在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后,系统开始进行分析,同时显示“聚类分析中”。 图5 聚类分析 待聚类分析完成后,单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 图6 查看聚类结果 在聚类结果页面,可以查看每个聚类的分子数量等信息。 单击某个聚类的操作列的“查看详情”,即可进入聚类详情页面,聚类详情页支

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是应用性能管理服务

    行综合判断。 找到应用性能瓶颈后,可以通过CodeArts PerfTest(性能测试 )关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据,APM多维度关联分析异常指标,提取业务正常与异常时上下文数据特征,通过聚类分析找到问题根因。 产品优势 非侵入式性能数据采集,无需修改业

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”

    日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行,在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时,出现如下报错:AttributeError: 'NoneType'

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 概述

    文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    该解决方案基于华为云对话机器服务,通过构建多场景问答知识库和多轮对话技能,高效训练机器人模型,实现机器人自主识别用户意图,快速返回天气查询结果。创建的机器人支持对接至微信公众号,进行问答交互,实现在移动端零成本构建智能问答机器人。 方案架构 方案一:在对话机器服务中创建对话流程,识

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 靶点口袋分子设计

    在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后,系统开始进行分析,同时显示“聚类分析中”。 图9 聚类分析 待聚类分析完成后,单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 图10 查看聚类结果 在聚类结果页面,可以查看每个聚类的分子数量等信息。 单击某个聚类的操作列的“查看详情”,即可进入聚类详情页面,聚类详情页

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • TensorFlow 2.1

    import Image from model_service.tfserving_model_service import TfServingBaseService logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分子对接

    在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后,系统开始进行分析,同时显示“聚类分析中”。 待聚类分析完成后,单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 在聚类结果页面,可以查看每个聚类的分子数量等信息。 图15 查看聚类结果 单击某个聚类的操作列的“查看详情”,即可进入聚类详情页面,聚类详情页支持以卡

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 背景信息

    ,帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程,您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节,一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模,您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 对话分析

    闲聊:机器人返回闲聊匹配的答案。 技能:机器人调用技能返回答案。 文档问答:机器人返回匹配的文档答案。 表格问答:机器人返回匹配的表格答案。 图谱问答:机器人返回匹配的图谱答案。 问答机器人在运营一段时间后,CBS服务将记录用户提问和机器人返回的详细日志,方便管理员查看机器人实时的问答效果。 系统记录的问答日志如图1所示。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置机器人

    本例中使用的是语音导航场景。 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。单击“新建”。 如下所示填写信息,单击“确定”保存配置。 图1 机器人列表-新增机器人GUI 机器人名称:自定义。 机器人接入码:即在IVR或AICC侧添加被叫路由时,用于流程关联的识别码。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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、华为昇腾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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 华为机器翻译(体验)

    华为机器翻译(体验) 华为云自言语言处理服务机器翻译功能。机器翻译(Machine Translation,简称MT),为用户提供快速准确的翻译服务,帮助用户跨语言沟通,可用于文档翻译等场景中,包含“文本翻译”和“语种识别”执行动作。 连接参数 华为机器翻译(体验)连接器无需认证,无连接参数。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • k均值

    pyspark kmeans聚类器输出的预测列 k - 聚类的个数,默认为2 init_mode - 聚类采用的初始算法,random、k-means,默认为"random" init_steps - 采用k-means|| 初始化模式的步数,默认为2 max_iter - 最大迭代次数,默认为20

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 二分k均值

    二分k均值 概述 二分k-means算法是分层聚类(Hierarchical clustering)的一种,分层聚类聚类分析中常用的方法。 分层聚类的策略一般有两种: 聚合:这是一种自底向上的方法,每一个观察者初始化本身为一类,然后两两结合。 分裂:这是一种自顶向下的方法,所有

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了