AI&大数据

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    机器学习和训练 更多内容
  • 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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  • 什么是对话机器人服务

    什么是对话机器人服务 对话机器人服务(Conversational Bot Service) 是一款基于人工智能技术,针对企业应用场景开发的云服务,主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建,发布管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务:

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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: AI

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  • Standard模型训练

    Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务计算资源管理能力,负责建立管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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  • CREATE MODEL

    CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 模型名称具有唯一性约束,注意命名格式。 AI训练时长波动较大,在部分情况下训练运行时间较长,设置的GUC参数statement_timeout时长过短会导致训练中断。建议statement_timeout设置为0,不对语句执行时长进行限制。

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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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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • Kubeflow部署

    图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年,Kubeflow项目是基于容器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、使用管理当前最流行的机器学习软件。

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  • CREATE MODEL

    lassification、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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  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式中暂时不支持添加线下课岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeedAccelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型大规模数据集的训练。Dee

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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  • 产品功能

    用方的数据查询搜索条件,避免因查询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,利用多方数据模型实现样本联合预测。

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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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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  • 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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