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。

 
 

    机器学习两条曲线相似 更多内容
  • 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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  • 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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  • 问答模型训练(可选)

    高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习:适用于对问答精准度要求很高的场景,扩展问越多,效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

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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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  • 文章相似度

    文章相似度 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard和最长公共子序列四种方法计算文章的相似度。 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 DataRame

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  • 语义相似距离

    语义相似距离 概述 计算距离某个向量最近的k个向量集合。这些向量通常是通过算法生产的包含语义的向量(例如word2vec生产的词向量,或者doc2vec生产的文章向量)。可以用于寻找和一个单词或者一篇文章相似的单词或者文章。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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  • 什么是知识融合

    判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后,需要配置相似属性和相似度函数,并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱的过程中,需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度预置等参数,KG服务会根据

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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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  • 配置知识融合时,如何选择融合标识符和配置属性

    判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后,需要配置相似属性和相似度函数,并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱的过程中,需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数,KG服务会根据

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  • 文本相似度(高级版)

    您可以在API Explorer中调试该接口。 前提条件 在使用本API之前,需要您完成服务申请和认证鉴权,具体操作流程请参见申请服务和认证鉴权章节。 用户首次使用需要先申请开通。服务只需要开通一次即可,后面使用时无需再次申请。如未开通服务,调用服务时会提示ModelArts.4204报错,请

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  • 配置知识融合

    g>”类型的实体属性。 “相似度阈值” 选择相似度阈值,知识融合时,当数据的每组“待融合属性”相似度函数值均大于阈值,即可融合这些数据。 融合条件:当两条数据在融合标识符相似的前提条件下,存在某一组所有判断融合的属性相似度均大于相似度阈值时,融合这两条数据。 在页面右下角单击“保存”,完成配置知识融合。

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  • 查询用例的AW曲线图

    RTMP曲线数据 streaming_error_brokens StreamingErrorBrokens object 流媒体错误曲线数据 tps_brokens TpsBrokens object tps、响应时间曲线数据 vusers_brokens VusersBrokens

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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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  • 什么是AI应用

    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数据做出判断及预测。 Astro轻应用提供了开发AI应用的能力,目的就是将隐藏在一大堆数据背后的信息进行集中处理并提炼,总结得到所研究对象的内在规律,从而提供相应的服务。 AstroZero提供的AI

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  • 基本概念

    处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式,以便进行各种任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据(如文本、图像、音频等)的机器学习模型。这

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  • 创建面

    在弹出的“线框”对话框中,“创建方式”选择“基于边”。 输入如下参数: “边”:拾取至少两条实体边。 选择曲面生成方向: “自适应方向”:自动选择沿曲线方向或沿边方向。 “沿曲线方向”:将根据所选边的几何曲线方向生成曲面。 “沿边方向”:将根据所选边自身方向生成曲面。 “最小度数”:结果B样条曲面的最小度数,范围0~180。

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  • 字符串相似度

    字符串相似度 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算字符串的相似度。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型,da

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  • 基本概念

    处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式,以便进行各种任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据(如文本、图像、音频等)的机器学习模型。这

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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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  • 文本相似度(基础版)

    权,具体操作流程请参见申请服务和认证鉴权章节。 用户首次使用需要先申请开通。服务只需要开通一次即可,后面使用时无需再次申请。如未开通服务,调用服务时会提示ModelArts.4204报错,请在调用服务前先进入控制台开通服务,并注意开通服务区域与调用服务的区域保持一致。 URI URI格式

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  • 字符串相似度topN

    字符串相似度topN 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算 文章的相似度 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型

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