华为云11.11 AI&大数据分会场

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    机器学习二项检验 更多内容
  • GS

    AiEngine端所部署的host 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。

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  • GS

    AiEngine端所部署的host 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。

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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、库存优化等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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  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人,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 对于包周期计费的智能问答机器人,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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  • 应用场景

    应用场景 本节介绍ModelArts服务的主要应用场景。 大模型 支持三方开源大模型,实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、机器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案,辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。

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  • GS_OPT_MODEL

    AiEngine端所部署的host 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。

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  • 重新学习服务器

    重新学习服务器 如果已完成进程白名单扩展,但仍然存在较多可信进程运行误报或您的服务器业务存在变更,您可以设置HSS重新学习服务器,校准HSS的应用进程情报数据,避免误报。 重新学习服务器 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”,单击,选择“安全与合规 > 企业主机安全”,进入主机安全平台界面。

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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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  • Standard Workflow

    Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 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、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • FPGA加速型

    概述 FPGA加速云服务器(FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS )提供FPGA开发和使用的工具及环境,让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务,为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类: 高性能架构

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  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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  • 产品质检方案管理

    。 查看检验项目 在“产品质检方案管理”页面的“检验项目定义”页签,选择检验项目分组,单击待查看的检验项目记录的“检验项内容”列,查看检验项目详情。 查询检验项目 在“产品质检方案管理”页面的“检验项目定义”页签,选择“全部分组”,在检验项目列表上方输入框输入“检验项内容”信息,

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  • 和机器人说你好

    关联。 单击流程后的“呼叫测试”,输入“你好”,机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”,需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”,在机器人配置中,开启机器人,可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时,需要配置被叫路由。

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  • 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”等相关参数,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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  • 现场执行模块

    现场执行模块菜单 检验计划:展示所有检验计划信息以及新建、编辑、导入导出、等功能。 图2 检验计划 来料检验:创建产品来料检验订单,检测产品的样品送样,查看录入产品检验后的结果,查看产品检验结果(合格/不合格)等报告归档、条码预览打印等功能。 图3 来料检验 过程检验:展示所有过程检验计划信

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

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  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    k的融合机器学习相关的大数据分析程序。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这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库(具体可以参考” 数据湖探索

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

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  • 内置场景挖掘规则

    道路---道路环境---高速 检验规格: 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为motorway 道路---道路环境---城市快速路 检验规格: 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为townExpressway 道路---道路环境---城市主干道 检验规格: 包含高精地图信息

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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