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nlp-广告 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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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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  • 生成招聘广告

    生成招聘广告 击会话列表上的按钮,创建与数智员工的新会话。 输入需要数智员工生成招聘海报的岗位名称,例如Java软件工程师。 数智员工将根据输入的岗位名称生成招聘广告内容。 图1 生成招聘广告界面 父主题: 实施步骤

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  • KVS加速广告归因业务效率

    KVS加速广告归因业务效率 广告归因业务诉求 广告归因(Advertising Tracking)帮助用户量化移动广告推广效果,让广告主投放的每一个广告,成本低效果好。这就需要满足两个基本要求:广告推广的指标量化、指标计算实时性,这就强依赖广告检测。广告检测平台需要接受大量曝光、

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor,选择名为PySpark-2.4.5的Kernel,创建一个空的算链。 创建算链后,左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限,MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 大数据分析

    动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署:客户进行AI强化学习时,需要短时间(10mins)拉起上万核CPU,对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享实例提供CPU资源。得益于竞享实例的快速扩容与成本优势,引擎可以短时间生成超

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  • 城管事件-违规广告牌检测

    城管事件-违规广告牌检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL,包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例: { "stream_id": "001", "event_type": 1638400, "task_id":

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  • ML Studio快速入门

    ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题: ML Studio

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  • ML Studio简介

    ,可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程,无缝衔接数据分析和预测应用,为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中,算子是一种基本功能单元,以ipyn

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  • GeminiDB Redis接口广告RTA场景性能数据

    GeminiDB Redis接口广告RTA场景性能数据 RTA(RealTime API)系统是满足实时精细化投放的技术手段,属于核心业务。广告平台在进行广告检索阶段,通过RTA接口向广告主询问其广告是否参与竞价,广告平台在接收到该信息后再进行广告检索召回,一个完整的RTA广告流程如下图所示: 图1

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  • 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

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  • 自动学习

    声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有一款工具,可以自动生成模型

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  • 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

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  • 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。

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  • GeminiDB Redis广告频控业务exHash方案

    ield设置过期时间,使业务侧使用起来简单又高效。可以看到exHash类型相关的命令和Hash类型是类似的,使用起来学习成本很低,业务侧改造成本相对也比较低。 广告频控业务代码示例 import redis import datetime import os def get_cur_time():

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  • 某金融科技企业广告RTA业务实践

    时,各媒体推广平台发起广告请求,RTA业务与GeminiDB实时交互,获取目标用户的特征画像信息,基于投放策略分析并竞价返回。 媒体推广平台基于各广告主RTA业务平台返回的竞价结果,选择合适广告并精准投放给目标人群,实现广告的定向精准投放。 该企业RTA业务平台与媒体推广平台深度

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  • 防勒索病毒概述

    毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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  • GeminiDB Redis广告投放业务RTA解决方案

    性别、学历等规则,才能将广告投放给满足标签的受众。广告投放中这一灵活性不足的限制,常常会让广告主难以抉择,导致投放效果不佳。广告主企业往往每年需花费数亿甚至数十亿广告费,却依然难以准确触达目标用户,造成大量资金浪费。那该如何解决“让广告主对每一条广告请求,有投递或者拒绝的自主权”这一问题,广告RTA应运而生!

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  • 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

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