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。

 
 

    机器学习聚类 更多内容
  • 聚类

    聚类 二分k均值 高斯混合模型 k均值 父主题: 模型工程

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  • 机器学习端到端场景

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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  • 实时聚类

    1.0) OVER (ORDER BY proctime RANGE BETWEEN INTERVAL '60' MINUTE PRECEDING AND CURRENT ROW) AS centroidCE, ALL_POINTS_OF_CLUSTER(ARRAY[c,e]

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  • 实时聚类

    1.0) OVER (ORDER BY proctime RANGE BETWEEN INTERVAL '60' MINUTE PRECEDING AND CURRENT ROW) AS centroidCE, ALL_POINTS_OF_CLUSTER(ARRAY[c,e]

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  • 聚类评估

    聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 聚类的评估指标:轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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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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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 创建分子聚类作业

    创建分子聚类作业 功能介绍 创建分子聚类作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/{job_id}/cluster 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求,数据样本大的场景,包括以下功能模块: 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

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  • 聚类系数(cluster

    聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数,默认为true。 父主题:

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  • 处理问题聚类任务

    处理问题聚类任务 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”,进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 问题聚类任务”。单击“启动聚类任务”,填写需要进行聚类分析的会话生成时间段,单击“启动”。 请确保所选的时间段内存在可用于分析的会话记录。 导入用户列表后,聚类任务仅分析该号码对应的会话记录。

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  • 什么是对话机器人服务

    什么是对话机器服务 对话机器服务(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,发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器服务包含以下子服务:

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor,选择名为PySpark-2.4.5的Kernel,创建一个空的算链。 创建算链后,左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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  • 创建防护策略

    策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习服务学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后,HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程,并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径,

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  • 聚类系数算法(cluster

    说明 cluster_coefficient Double 平均聚类系数 vertex_cluster_coefficient List 各节点的聚类系数,格式: [{vertexId : vertexClusterCoefficient},...], 其中, vertexId:string类型。

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  • 应用白名单策略

    策略名称:设置白名单策略的名称。 智能学习天数:请根据您业务的场景选择智能学习的天数,您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 如果选择的智能学习天数小于实际业务场景操作的天数,会导致智能学习失败。 图3 配置策略信息 单击“添加服务器”,添加智能学习服务器,如图4所示。 添加为智能学习服务器,服务器

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限, MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,

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  • 应用场景

    能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力,基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时,通过智能算法学习历史指标数据,多维度关联分析异常指标,提取业务正常与异常时上下文数据特征,如资源、参数、调用结构,通过聚类分析找到问题根因。

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  • 应用场景

    全链路性能追踪:Web服务、缓存、数据库全栈跟踪,性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下,出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据,如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据,自动完成故障根因分析;如何基于历史数据学习与运维经验库,对异常事务智能分析给出可能原因。

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • ML Studio快速入门

    ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题: ML Studio

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