AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    机器学习风控模型源代码 更多内容
  • 大模型开发基本概念

    训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它

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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的数据表,记录机器学习模型的配置、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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  • 应用场景

    在海量知识中快速关联查询秒级响应,搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算,合并相似本体,进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系,识别学习路径,针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为,帮助客户挖掘出潜在的风险,为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。

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  • CREATE MODEL

    ssification、kmeans。 attribute_list 枚举训练模型的输入列名。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。

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  • 简介

    虽然这个主题主要关注Git,但大多数源代码控制界面和工作流程在其他源代码管理系统中也是通用的。如果您对Git还不熟悉,可以从git-scm网站开始,那里有一本流行的在线书籍和入门视频。 在使用源代码管理(SCM)功能之前,CodeArts IDE将利用您机器上的Git安装,因此您需要安装Git。请确保安装的是2

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  • 什么是Workflow

    的过程中,会根据数据和模型结果进行多轮的实验迭代。算法工程师会根据数据特征以及数据的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化,以获得在已有的数据集上更好的模型效果。传统的模型交付会直接在实验迭代结束后以输出的模型为终点。当应用上线后,随着时间的推移,会出现模型漂移的问题。新的数据和

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  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、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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  • 触控注入

    注入 接口介绍 int InjectTouchData(const InputTouch &inputTouch); 功能描述 触数据注入。 输入参数 表1 输入参数说明 参数名称 说明 inputTouch 触注入参数结构体,详见表2。 表2 触注入参数结构体说明 参数名称

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  • Kubeflow部署

    基于容器和Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势,让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布,包含开

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  • 创建数据预处理作业

    假设您有如下数据集(只展示部分数据),由于数据不够完整,如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准,需要基于对数据的理解,对数据进行特征预处理。例如: job字段是多类别的变量,其值0、1、2实际没有大小之分,一般会将该特征转换成向量,如值为0用向量[1

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  • ModelArts

    ModelArts不仅支持自动学习功能,还预置了多种已训练好的模型,同时集成了Jupyter Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测)

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    learning_rate 学习学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子,可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。

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  • 应用场景

    资源管理驾驶舱:从全局视角实现用户资源可视化管理,支持多云和跨账号集中运维能力。 图2 资源全生命周期管理 变更&作业可信 融合华为SRE安全生产最佳实践的管模型,助力客户作业可信和稳定可靠。 全方位作业可信:构筑人员风险评估、高危命令拦截和自动化稽查能力,从事前、事中、事

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题: 智能问答机器

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  • 概述

    资源全生命周期管理,提供资源定义、申请、发放、运维、变配&续期、回收等全生命周期管理,构筑资源管理驾驶舱。 变更&作业可信,融合华为SRE安全生产最佳实践的变更管模型,助力客户作业可信和稳定可靠。 标准化故障管理,加持WarRoom作战驾驶舱,实现故障高效协同和快速恢复。 智

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  • 简介

    本文档描述云手机libCPHMediaEngine.so提供的触和音视频接口,方便您调用云手机的媒体能力,结合您的业务进行二次开发。 首先建议您参考我们提供的外部开源代码,该代码提供了完整的端侧和云侧服务部署方案,能够让您以最快的速度部署真机客户端与云手机接入交互的整套服务,相关开源代码路径如下: 端云协同的端侧SDK,请参考:端云协同的端侧

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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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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  • 产品功能

    因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 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,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据

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  • 应用管控

    “确认”。 应用管-添加应用规则 在上方导航单击“应用管”。 启用管方式: :表示禁用管方式。 :表示启用管方式。 黑名单策略规则: 1.当桌面用户打开黑名单应用时会被禁止运行。 2.策略无法对已运行中进程生效。 3.策略生效时间为5分钟。 应用管方式:禁止列表应用程序运行。

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