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    机器学习等频分箱 更多内容
  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 最新动态

    创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 执行纵向联邦分箱和IV计算作业

    参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值,最小值0,最大值1 learning_rate 否 Float 学习率,最小值0,最大值1 batch_size 否 Integer 批大小,最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数,最小值1 tree_num

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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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  • 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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  • GPU加速型

    P2vs型云服务器主要用于计算加速场景,例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力,可以使用P2vs型云服务器。 常用的软件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet常用深度学习框架 RedShift

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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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  • 方案概述

    、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 华为人工智能工程师培训

    low2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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  • 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、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识内容。 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 8%

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  • 库房管理

    图4 物料分箱 物料分箱至空批号:扫描新空箱号,光标跳转至小包批号输入框中 -> 扫描小包批号,系统记录已扫描数和批号列表信息 -> 批号扫描完成,单击“分箱”按钮,系统将已扫描的批号绑定到新空箱号中;删除批号列表中的明细行数据,使用“清除列表”按钮; 图5 物料分箱至空批号 物料合批

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 方案概述

    记录、市场趋势,快速评估汽车价值。可以帮助汽车交易、汽车保险和汽车评估报告多个领域提高效率和准确性。 方案架构 该解决方案基于华为云 AI开发平台 ModelArts构建,一键部署汽车价值评估系统。 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源: 创建两个对象存储服务 OBS桶,一

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  • 态势感知的数据来源是什么?

    态势感知的数据来源是什么? 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据,通过大数据挖掘和机器学习,分析并呈现威胁态势,并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据,以及安全防护设备日志信息,通过大数据智能AI分析采集的信息,呈现资产的安全状况,并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全(Host

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  • AI开发基本流程介绍

    业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。 评估模型

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  • 安全云脑的数据来源是什么?

    安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据,通过大数据挖掘和机器学习,分析并呈现威胁态势,并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据,以及安全防护设备日志信息,通过大数据智能AI分析采集的信息,呈现资产的安全状况,并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务(Host Security

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  • 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。

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  • FPGA加速型

    此,FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。 基因组学研究:通过基因测序和分析、生物和医疗信息海量数据的快速分析,可实现精准医疗;同时在药物研发、分子育种领域都有海量数据的处理,该领域需要硬件加速来解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编

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  • 方案概述

    该解决方案是开源的,用户可以免费用于商业用途,并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署,即可完成 函数工作流 FunctionGraph,对象存储服务 OBS资源发放,帮助用户轻松搭建电池、电机、电控数据分析预测解决方案。 约束与限制 部署该解决方案之前,您需要 注册华为账号 并开通华为云,完成

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