AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    机器学习矩阵分解 更多内容
  • 新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料库

    新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料库 如果新购买的机器人与旧机器人均为“专业版”。可以使用“知识共享”功能,实现语料库共享。 将旧机器人的语料库共享给新的机器人,操作如下。 登录CBS控制台,选择旧机器人,进入问答机器人管理页面。 选择“高级设置 > 知识共享”,并单击“添加机器人ID”,设置共享的内容。

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  • 用户指南

    分解工作项 所有工作项按层级划分为Epic > FE > US > Task。Epic可以分解为FE,FE可以分解为US,US可以分解为Task,Task不能继续分解。 前提条件 已创建项目。 已创建Epic、FE或US工作项。 操作步骤 在“工作项 > 全部”列表中,单击需要分

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  • 用户指南

    分解原始需求 原始需求按层级划分为RR > US > Task。 仅规划和实现状态的原始需求支持分解。 前提条件 已创建项目。 已创建原始需求。 操作步骤 在原始需求列表中,单击需要分解需求所在行的图标,弹出“分解子工作项”窗口。 图1 分解子工作项 填写子工作项的信息。 单击图标,可以展开及配置更多信息。

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  • HDFS样例程序开发思路

    操作可以在掌握本代码样例之后,再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为: HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation 开发思路 根据前述场景说明进行功能分解,以“/user/hdfs-examples/test

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  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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  • HBase样例程序开发思路

    fault”中。其中,“hbase”命名空间为系统表命名空间,请不要对该系统表命名空间进行业务建表或数据读写等操作。 功能分解 根据上述的业务场景进行功能分解,需要开发的功能点如表2所示。 表2 在HBase中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据表1中的信息创建表。 请参见创建HBase表。

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  • HBase样例程序开发思路

    fault”中。其中,“hbase”命名空间为系统表命名空间,请不要对该系统表命名空间进行业务建表或数据读写等操作。 功能分解 根据上述的业务场景进行功能分解,需要开发的功能点如表2所示。 表2 在HBase中开发的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据表1中的信息创建表。 请参见创建HBase表。

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  • HDFS样例程序开发思路

    操作可以在掌握本代码样例之后,再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为: HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation 开发思路 根据前述场景说明进行功能分解,以“/user/hdfs-examples/test

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  • 和机器人说你好

    关联。 单击流程后的“呼叫测试”,输入“你好”,机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”,需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”,在机器人配置中,开启机器人,可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时,需要配置被叫路由。

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  • Standard Workflow

    Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts

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  • 最新动态

    创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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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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  • 入门导读

    阅读该入门导读。通过入门导读可帮助您由浅入深的学习MBM-F,帮助您更快上手操作MBM-F。 表1 阶段分解 阶段 任务 内容说明 难易程度 初学入门 开通数字化制造基础服务 MBM-F提供数字化制造基础服务-站点和数字化制造基础服务-用户的产品规格,规格说明请参见产品规格。 -

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • HDFS样例程序开发思路

    操作可以在掌握本代码样例之后,再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为: HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation 开发思路 根据前述场景说明进行功能分解,以“/user/hdfs-examples/test

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  • 对话机器人SDK简介

    对话机器人SDK简介 对话机器人概述 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,主要包括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,发布和管理基于知识库的智能问答系统。 对话机器人服务端SDK是对服务提供的REST

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  • 图解对话机器人

    图解对话机器

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  • 创建智能问答机器人

    问答机器人。 步骤1:购买机器人 步骤2:新建语料 步骤3:对话体验 步骤4:调用问答接口 步骤5:问答机器人运营 步骤1:购买机器人 在使用智能问答机器人之前,您需要登录CBS管理控制台购买问答机器人。购买完成后,您可以通过问答机器人列表,查看机器人信息。刚购买的问答机器人状态为创建中,创建成功后状态为可用。

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  • 智能问答机器人简介

    智能问答机器人简介 问答机器人可提供智能对话引擎,通过对机器人知识的配置,可以让机器人回答不同的问题。配置后,您可以通过API接口的方式接入已有的对话应用,比如智能客服、通讯软件、公众号等,以实现智能对话的功能。 在使用智能问答机器人之前,需要您先购买智能问答机器人,目前提供的智

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  • 添加问答型对话机器人

    添加问答型对话机器人 问答型对话机器人可根据用户的具体问题给出具体答案,回答的内容更基于知识而不是用户目的。 在添加问答型对话机器人时,您需要事先增加问答组,问答组与任务机器人中的领域效果类似,用于专门解答特定业务的问题,例如咨询产品资费问题。 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务> 知识管理

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  • 对话机器人服务CBS

    对话机器人服务CBS 用户可通过调用该接口与机器人进行会话,包含“问答机器人”、“热点问题统计”等执行动作。 连接参数 对话机器人服务CBS连接器使用IAM认证,连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 问答机器人的连接

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