中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    机器学习分类数据 更多内容
  • 新建数据分类

    新建数据分类 本章主要介绍如何创建数据分类规则。 只有在创建数据分类规则之后,您才可以创建数据脱敏策略进行数据脱敏。 前提条件 数据密级定义已完成,请参见新建数据密级。 新建分类规则 在 DataArts Studio 控制台首页,选择实例,单击“进入控制台”,选择对应工作空间的“数据目录”模块,进入数据目录页面。

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  • 定义数据分类

    定义数据分类数据密级已经无法满足大数据量下的数据分级分类诉求时,您可以进一步为不同价值的数据定义数据分类,以更好地管理和分组计量自己的数据,让各类各组之间属于并列、平等并且互相排斥的关系,使数据更清晰。本章主要介绍如何定义数据分类。 值得注意的是,数据密级、数据分类和识别规则,均为DataArts

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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

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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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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • 数据分类管理实践

    将数据分类对象数据实例添加至数据分类数据实例中。 removeFromCategory 将数据分类数据实例从数据分类对象数据实例中移除。 更多数据分类管理的接口信息请参见全量数据服务。 使用说明 如果数据实体的父模型具有数据分类管理,该数据实体自动继承数据分类管理,且不可去除勾选。如果后续父模型删除了数据

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    左右下载完成,单击展开下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“自动学习”,进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 计费模式:按需计费。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    左右下载完成,单击展开下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5:创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“自动学习”,进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 计费模式:按需计费。

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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

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  • 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。常见的有回归和分类。 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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  • 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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  • 标注声音分类数据

    标注声音分类数据 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详

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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

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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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  • 准备文本分类数据

    Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的文本,至少有2种以上的分类,每种分类样本数据数不少20行。 创建数据数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建数据集。

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  • 标注声音分类数据

    标注声音分类数据 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详

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  • 指标分类

    sed_size_mb 数据文件已使用磁盘大小 mb sap_hanadb_disk_data_files_total_size_mb 数据文件磁盘总量 mb sap_hanadb_disk_data_files_available_size_mb 数据文件可用磁盘大小 mb s

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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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  • AI开发基本流程介绍

    框架和思路。例如,图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求,使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的,有目的性的收集、整合相关数据数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上

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