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    机器学习分类和回归 更多内容
  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 提交排序任务API

    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,结合了因子分解机深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择、样本对齐(可选)、特征选择(可选)、模型训练、模型评估。 创建过程如下:

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  • 使用自动学习实现声音分类

    使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 最新动态

    联盟计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见的场景, TICS 能够很方便的支撑联盟计算节点升级回滚。回滚也称为回退,即当发现升级出现问题时,让联盟计算节点自动回滚到老的版本。TI CS 已实现了在异常状态下的自动回滚。 公测 联盟管理 计算节点管理 3 联盟计算节点部署过程可视化

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  • 分类

    分类 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999.jpg

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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部署。 Mo

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    图6 查看预测结果 本案例中数据算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围要求,预测图片必须训练数据集中的图片相似才可能预测准确。 ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法相应的训练数据集,用户可以在AI

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    图6 查看预测结果 本案例中数据算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围要求,预测图片必须训练数据集中的图片相似才可能预测准确。 ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法相应的训练数据集,用户可以在AI

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  • 预测类数据集格式要求

    目标变量,而目标变量为连续数值,非离散类别。与时序数据不同,回归分类数据不要求数据具有时间顺序。 具体格式要求详见表1。 表1 预测类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件样例 时序 csv 数据为结构化数据,包含列行,每一行表示一条数据,每一列表示一个特征,并且必须包含预测目标列,预测目标列要求为连续型数据。

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  • 排序策略

    单击选择训练结果在OBS中的保存根路径,训练完成后,会将模型日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

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  • 使用自动学习实现图像分类

    使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 通过Topic和Tag实现消息分类

    消费混乱。 例如Topic A下有Tag ATag B,消费者A订阅了Tag A的消息,消费者B订阅了Tag B的消息。 如果消费者A消费者B设置了相同的消费组,当生产者发送Tag A的消息时,Tag A的消息会均匀发送给消费者A消费者B。由于消费者B没有订阅Tag A的消息,会把Tag

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  • 和机器人说你好

    设置语义识别图元 单击语义识别图元最后一个机器人回复图元的连线,选择分支条件。 图7 设置分支 单击最后一个机器人回复图元,设置其回复模板,与第一个相同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”,在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面,单击“”按钮,将流程接入码与新增流程关联。

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  • 和机器人说你好

    设置语义识别图元 单击语义识别图元最后一个机器人回复图元的连线,选择分支条件。 图7 设置分支 单击最后一个机器人回复图元,设置其回复模板,与第一个相同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”,在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面,单击“”按钮,将流程接入码与新增流程关联。

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  • 华为人工智能工程师培训

    希望了解华为人工智能产品人工智能云服务的使用、管理维护的人员 培训目标 完成该培训后,您将系统理解并掌握Python编程,人工智能领域的必备数学知识,应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法,深度学习的预备知识深度学习概览,华为云EI概览,图像

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  • 指标分类

    指标分类 主机OS指标 AOM主机OS指标详情请参考指标总览 SAP系统指标 SAP系统指标分为SAP HANA指标、SAP NetWeaver ABAP与Java应用指标,详情请参考表1、表2: 表1 SAP HANA指标 指标组 指标名 指标含义 单位 database_version

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  • 资源分类

    资源分类 管理员可以在此进行资源分类的设置,该分类贯穿企业大学学习、考试、测评、调研等不同使用场景,将企业的知识储备按一定依据(如:业务类型或职能等)划分为不同的类目以便于管理。学员可以通过资源分类快速筛选感兴趣的内容自行学习。 入口展示 图1 入口展示 新建资源分类 操作路径:

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  • 场景分类

    场景分类 在场景分类页面自动化运维已定义了服务场景的类型,具体如下: 故障处理 日常巡检 软件部署 云服务场景 通用场景 父主题: 设置

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