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。

 
 

    机器学习的误报率定义 更多内容
  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本智能问答机器人,可以通过“删除”操作将机器人删除,删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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  • 创建问答机器人

    创建问答机器人 对话机器人提供免费试用版问答机器人,供您体验完整机器人功能。试用机器人默认为专业版,1路,14天有效期。 前提条件 已注册华为云账号,并完成实名认证,账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 创建问答机器人 登录对话机器服务管理控制台,在控制台左上角选择“华北-北京四”区域。

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  • 配置机器人跟踪

    配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云,选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”,进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面,选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。

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  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    park融合机器学习相关大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于 DLI 这样Serverless化服务用户无需也感知不到底层计算资源,那如何来保证用户可以更好运行他程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用机器学习的算法库(具体可以参考” 数据湖探索

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  • 提交排序任务API

    域感知因子分解机是因子分解机改进版本,因子分解机每个特征对其他域隐向量都一致,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学习,同时学习

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: AI

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  • 修订记录

    模型训练新增创建联邦学习工程及其服务,对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务模型包更新发布推理服务,对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下: 模型训练服务首页项目列表“

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  • 管理防护策略

    请单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若设置智能学习天数不够,不能完成机器智能学习,或者策略学习时间已超过设置“智能学习天数”,仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后,单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中,服务器处

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定方法和标准,来评测一个模型预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • 创建纵向联邦学习作业

    新建作业 在弹出界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业数据集,必须选择一个当前代理数据集,另一个数据集可以来自空间中任意一方。两方数据集中一方数据集只含有特征,另一方数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后执行作业生效

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • 附录:API的Swagger扩展定义

    附录:APISwagger扩展定义 ROMA Connect在Swagger原有定义基础上,定义了特有的API定义项,即扩展定义,如认证方式、后端服务定义等。本章节主要介绍API使用扩展定义。 1:x-apigateway-auth-type 含义:基于SwaggerapiKey认证格式,定义ROMA

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  • 创建模型微调流水线

    创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型参数以适应特定任务过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现场景。这是通过在与任务相关数据集上训练模型完成,所需微调量取决于任务复杂性和数据集大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型性能。 前提条件 已订购大模型

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  • 垃圾邮件的定义及危害

    垃圾邮件定义及危害 什么是垃圾邮件? 垃圾邮件是指未经收件人允许而强行发送电子邮件,以下是垃圾邮件一些常见特征: 不显示标题、发件人身份或地址电子邮件。 主题或内容包含虚假信息电子邮件。 内容包含欺骗性信息电子邮件。 内容违反法律法规电子邮件。 携带有病毒等有害信息的电子邮件。

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  • 附录:API的Swagger扩展定义

    附录:APISwagger扩展定义 ROMA Connect在Swagger原有定义基础上,定义了特有的API定义项,即扩展定义,如认证方式、后端服务定义等。本章节主要介绍API使用扩展定义。 1:x-apigateway-auth-type 含义:基于SwaggerapiKey认证格式,定义ROMA

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  • 定义API

    使用Kubebuilder,可通过在API结构属性上定义Markers,自动生成CRD中spec.validation.openAPIV3Schema,即基于OpenAPI校验规则,以便校验用户创建CR中字段值合法性。如上述设置size属性最小值和最大值: // +kubebu

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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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能力。 目前可支持模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 枚举定义

    枚举定义 本章介绍枚举类型。 线路类型 呼叫状态 会议类型 呼叫操作类型 PSTN状态 呼叫带宽 设备类型 视频协议 音频协议 视频格式 摄像机类型

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  • 数据定义

    数据定义 本章介绍各接口中会重复使用数据结构。 SNMP结构体 通讯录会场结构 会议列表结构 音频参数结构 音量指示数据 终端规格 线路状态数据 预定义会议/历史会议结构

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