华为云11.11 AI&大数据分会场

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    机器学习克里格插值 更多内容
  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • FPGA加速型

    不支持规格变更。 不支持迁移。 不支持自动恢复功能。 由于Fp1型、Fp1c型云服务器包含FPGA卡,在云服务器关机后仍然收费。如需停止计费,请删除弹性云服务器。 后续处理 弹性云服务器创建成功后,可以通过FPGA加速型云服务器提供的硬件开发套件(HDK)和应用开发套件(SDK),进行AEI(Accelerated

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • CREATE MODEL

    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。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • CREATE MODEL

    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。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS

    GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE系统表显示计划算子级的编码信息,为机器学习模型的提供包括startup time, total time, peak memory, rows等标签的训练、预测集。 表1 GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE的字段

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 修订记录

    新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 购买卫星遥感数据

    选择区域 单击“下一步”,根据界面提示进行属性配置,配置信息表1所示。 表1 配置属性 参数名称 参数说明 购买类型 影像:数字正射影像图,带有公里格网、图廓(内、外)整饰和注记的平面图。 地形:数字高程模型,即对地面地形的数字化模拟。 交付类型 光学 多光谱 时效 现势(90天以内):

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建纵向联邦学习作业

    预测阈值,最小0,最大1 learning_rate 否 Float 学习率,最小0,最大1 batch_size 否 Integer 批大小,最小1 epoch 否 Integer 迭代次数,最小1 tree_num 否 Integer 树数量,最小1 tree_depth

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库(具体可以参考” 数据湖探索

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 通用请求返回值

    通用请求返回 正常返回码 类型 说明 200 OK GET和PUT操作正常返回。 201 Created POST操作正常返回。 204 No Content DELETE操作正常返回。 返回 说明 400 Bad Request 服务器未能处理请求。 401 Unauthorized

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人、企业微信机器人如何获取订阅终端?

    钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人、企业微信机器人如何获取订阅终端? 钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人和企业微信机器人在添加订阅时,输入的订阅终端地址获取方式如下。 钉钉机器人 在钉钉的群设置中选择“智能群助手”,添加机器人时选择“自定义”,创建完成后即可获得w

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 通用请求返回值

    通用请求返回 正常 返回 说明 200 请求成功。 201 请求处理成功。 202 任务提交成功,当前系统繁忙,下发的任务会延迟处理。 204 任务提交成功。 异常 返回 说明 300 multiple choices 被请求的资源存在多个可供选择的响应。 400 Bad Request

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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和标准,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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了