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。

 
 

    机器学习处理文本特征 更多内容
  • 文本

    文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 数字翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 键值表格 矩形树图 父主题: 组件指南

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  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域输入并显示多行文本内容。 在左侧组件区域,选择“文本”组件,并拖拽至设计区域,如图1所示。 图1 拖拽文本组件到设计区并设置属性 基础配置 内容设置:输入具体的文本内容。输入内容不得超过512个字符。 文本设置:设置文本内容的字体、大小和颜色等。

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  • 产品术语

    产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场,是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户,是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

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  • 数据管理概述

    数据管理包含创建数据和数据预处理,是 可信智能计算 服务的一项获取、配置及发布数据资源的功能。参与方进入数据管理>数据创建页面,选择对应连接器(连接器管理中已建立完备),将需要共享的数据发布至空间侧,并支持通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据。 使用场景 连接器使用

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  • 特征操作

    检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 配置“变换特征数”,保留指定“变换特征数”的特征列。 单击“确定”,执行信息熵。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“信息熵”节点。 新增特征 新增特征支持用户基于已有的特征列,按照样本数据行的维度,通过求和、求均值,构造出新的特征列。例如,两个特征列ID1(2

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  • 特征画像

    。这些类别,对应到后面的特征选择、算法推荐,会有不同的策略,有效提升模型的构建效率。 单击“选择数据”左下方的“特征画像”。 新增“特征画像”内容,如图1所示。 图1 特征画像 单击“特征画像”代码框左侧的图标,运行代码。 通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密

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  • 呼叫特征

    呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题: 附录

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  • 筛选特征

    根据计算得出的iv值,企业A调整了训练使用的特征,没有选用双方提供的特征全集,去掉了部分iv值较低的特征,减少了无用的计算消耗。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 特征转换

    特征转换 概述 将对应列的数据乘以相应的权重得到新的列,只支持数字列。 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 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_columns_str

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  • 排序策略

    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 The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • GS

    ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units

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  • GS

    ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units

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  • 提交排序任务API

    分解机每个特征对其他域的隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个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

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  • 富文本

    文本文本组件为升级版的文本的输入,支持填写图文并茂的内容。 在表单开发页面,从“数据组件”中,拖拽“富文本”组件至表单设计区域,如图1。 图1 富文本 显示名称:该组件在页面呈现给用户的名称,可以设置为中文,也可以设置为英文。 行数:设置富文本默认行数,支持行高随内容自动调整。

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  • 富文本

    在仪表板导航栏单击,新建富文本组件。 在数据列选择数据集。 设置字段、样式相关参数。 设置文本内容选择字段内容。 单击“更新”,系统自动更新图表。 图1 富文本 文本 设置固定文本内容: 在富文本组件内双击,输入文本内容。 设置文本的参数。 表1 固定文本 参数 说明 正文 设置固定文本的字体大小。

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  • 文本下载

    文本下载 开发过程中,您有任何问题可以在github上提交issue,或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 以下代码展示了如何进行文本下载: // 引入依赖库 require 'vendor/autoload.php'; // 使用源码安装时引入SDK代码库

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  • 文本下载

    Key : 'objectname' }, function (err, result) { if(err){ console.error('Error-->' + err); }else{

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  • 富文本

    文本文本是一种特殊的文本格式,比普通文本更加丰富多彩。富文本可以包含各种字体、颜色、大小、图像、链接、表格和视频等元素,使文本更加生动、有趣。富文本和单行文本输入、多行文本输入、文本呈现的效果,如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 在表单设计页面,从“常用控件”中,拖拽

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  • 富文本

    文本文本文本编辑器(Multi-function Text Editor,简称MTE)是一种可内嵌于浏览器,所见即所得的文本编辑器,可满足文本样式、排版、插入图片、插入表格、插入链接等多样化设置。 在表单开发页面,从“基础组件”中,拖拽“富文本”组件至表单设计区域,如图1。

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  • GS

    ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units

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  • 特征工程

    。 图5 特征工程服务 单击“Publish”,将特征工程发布成服务。 发布成功后,会弹出成功提示框,单击“OK”。 在菜单栏中,单击“特征工程”,进入“特征工程管理”界面。 单击“已发布服务”页签,查看特征工程服务,如图6所示。 图6 特征工程服务 单击特征工程服务行对应“操作”列的图标。

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