ModelArts开发支持服务

ModelArts开发支持服务可以针对客户业务场景,提供建模咨询服务,帮助客户构建场景化模型,并提供场景化模型优化及验证服务。

    机器学习和数学建模 更多内容
  • 资产建模

    资产建模 简介 模型管理 资产管理 分析任务定义

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  • UML建模

    UML建模 概述 类图 用例图 顺序图 活动图 部署图 组件图 状态机图 包图 实体关系图 对象图 通信图 组合结构图 交互概述图

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  • 数据建模

    数据建模 数据分层分域 支持数据按如 ODS、DWD、DWS、ADS 等数据分层设置,支持数据按照主题、部门等进行数据域设置。为模型设计从业务技术的角度提供分类分层框架,是数仓规划的关键基础。 图1 数据分层分域1 图2 数据分层分域2 业务实体管理 基于对企业各业务线的业务实

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  • 关系建模

    单击逻辑模型下面加号,进入新建页面,输入模型名称为“人口”,单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”,进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多,选择“导入”,单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定规则方法,将逻辑模型中所定义的实体、属性、属性约束、关

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  • 维度建模

    进入新增汇总表编辑页面。填入所属主题、表名称、表编码、统计维度选择客户类型、数据连接类型、数据源、数据库、Schema、资产责任人。 图6 汇总表2 指标配置,单击添加,选择之前创建的衍生指标复合指标。最后单击右下角的发布,勾选自助审批。 图7 汇总表3 查看汇总表,状态为发布状态。

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  • 仓库建模

    仓库建模 以工厂为维度按仓库-库区-货位的层级维护工厂下的仓库结构及相应的属性。 系统支持仓库、库区货位的扩展属性配置。 前提条件 已登录MBM-F,且拥有该菜单栏目的操作权限。 已维护工厂建模。 已维护仓库类型设置。 注意事项 用户进入“仓库建模”配置数据时必须选择工厂。 “

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  • 建模工具

    建模工具 ID生成器定义 数据字典管理 类别配置管理 动态属性扩展配置 全局扩展属性配置 父主题: 制造数据模型管理

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  • 数据建模

    数据建模 数据建模概述 多表级联建模 新建维度 新建层次结构

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  • 设备建模

    设备建模 访问IoT边缘,单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航中选择“设备建模”,单击页面右上角“创建产品”。 填写参数信息,如图所示,单击“立即创建”。 进入产品详情页,单击“自定义模型”,添加“light”服务ID,并“确认”。 展开服务列表,添加“switch”属性。

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  • 反向建模

    反向建模 反向建模概述 数据库管理 建模管理 父主题: 数据模型管理

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  • 建模管理

    建模管理 修改建模信息 批量修改建模信息 建模 批量建模 查看物理表详情 查看模型信息 查询模型 父主题: 反向建模

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  • 关系建模

    关系建模 逻辑模型设计 物理模型设计 父主题: 模型设计

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  • 智能建模

    智能建模 查看已有模板 新建/编辑模型 查看已有模型 管理模型 父主题: 威胁运营

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 计划与决策优化模型库

    虑老化员一般白天上班,但是老化设备24小时包括周末都可以老化。因此上架老化是连续的,下架老化可以间断。如周五下午上架,系统自动老化,周一上班的时候下板是可以执行的 计划与决策优化模型应用组件 天筹建模工具天筹求解器是计划于决策优化模型应用组件的核心模块。小到快递员路线选择、

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  • 确认学习结果

    应用进程控制”,进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成,未生效”的策略名称,进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。 单击待确认进程数量,查看待确认进程。 图1 查看待确认进程 根据进程名称进程文件路径等信息,确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列,单击“标记”。

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  • 创建数据预处理作业

    射成1,此即为离散特征编码。 图1 数据集样例 数据预处理通常被用于评估预测场景。本文以使用训练数据训练预处理作业,然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 前提条件 已提前准备好训练数据,评估/预测数据。 存在未参与其他预处理作业的结构化数据集,且在创建数据集时

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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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  • 准备算法简介

    评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习,增量学习不需要一次性存储所有的训练数据,缓解了存储资源有限的问题;另一方面,增量学习节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。 相关参考 AI Gallery的资产集市中提供了常见的数据集算法供用户使

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  • 创建模型包

    建模型包 “新建模型包”适用于多模型打包场景,用户可以将多个归档的模型合打成一个模型包。或者当用户需要引入外部模型文件时,可以使用“新建模型包”创建一个模型包模板,创建后可对空模型包进行编辑操作,按照需求添加文件。 支持对Jupyterlab环境中归档的模型包进行新建模型包操作。

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  • 创建模型图

    建模型图 可以在包、元素下面建图,也可以在起始页建图,选择要增加模型的包目录或元素节点,单击右侧“菜单”,选择“新建图”。 在包下建图。 在元素下建图。 在工程树上新建图。 在起始页新建图。需在基本信息页指定父节点。 在弹出的窗口中选择要创建的模型类型。 “下一步”输入新建模型图的信息,单击“确定”创建成功。

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