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。

 
 

    机器学习模型融合优点 更多内容
  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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  • Kubeflow部署

    平台,这个过程耗时费力,而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年,Kubeflow项目是基于容器和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、发布和管理平台。它利用了云原

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    介绍语言处理相关知识,传统语音模型,深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识,关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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  • 概述

    付版本控制系统进行管理。版本控制系统(Version Control Systems)主要分为两类,集中式和分布式。 集中式版本控制系统 集中式版本控制系统的特点是只有一台中央服务器,存放着所有研发数据,而其它客户端机器上保存的是中央服务器最新版本的文件快照,不包括项目文件的变更

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  • 创建数据预处理作业

    假设您有如下数据集(只展示部分数据),由于数据不够完整,如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准,需要基于对数据的理解,对数据进行特征预处理。例如: job字段是多类别的变量,其值0、1、2实际没有大小之分,一般会将该特征转换成向量,如值为0用向量[1

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  • 创建模型微调流水线

    模型训练的最大步数。 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。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。 fp16 计算精度 是否开启fp16。

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    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 父主题: 智能问答机器

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  • 什么是医疗智能体

    支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系,保障数据安全的同时,确保团队高效协作。

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成的模型,将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1

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  • 混淆矩阵

    概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值,矩阵的列表示预测值。 True Positive(TP):真正类。样本的真实类别是正类,并且模型识别的结果也是正类;

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  • 基本概念

    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。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析,从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛

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  • 图片/音频标注介绍

    标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务,为客户提供专业的数据标注服务能力,助力客户高效开展算法模型训练与机器学习,快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS中,标注

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  • 融合版本删除单个basicAw

    String 错误码 error CommonResponseErrorString object 统一错误返回 reason String 失败原因 result String 结果 status String 状态 表4 CommonResponseErrorString 参数

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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

    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服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。 如何选择融合标识符 融合标识符从

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  • 使用流程

    评测镜像 Octopus平台各服务均提供用户 自定义镜像 功能,此模块对镜像提供了统一管理。 仿真镜像 仿真场景 仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型,依据平台提示,上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后,用户可选择在线仿真机器加载场景,通过仿真器内置算法检验场景质量。

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  • 在什么场景下使用CloudPond?

    需要和机房设备频繁通信的工业应用。通过CloudPond与在云端运行的其他业务系统,如办公OA、ERP等无缝互通,实现IT-OT系统融合。 医疗保健场景:将华为云大数据、机器学习服务部署在客户机房,通过将医疗数据存储在CloudPond上,实现快速医疗信息分析和检索。 在线游戏

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  • 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。 示例 CREATE TABLE houses ( id INTEGER, tax INTEGER

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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