人证核身服务 IVS 

 

将用户本人与身份证信息关联起来,应用人脸识别与文字识别等技术,对接权威数据库,支持基于二要素(姓名、身份证)人证或三要素(人脸、姓名、身份证)认证,实现对身份真实性的精准核验

 

 

    机器学习模型三要素 更多内容
  • 排序策略-离线排序模型

    行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 创建模型

    创建模型 在Fabric部署推理服务的时候除了使用公共模型,用户也可以自己创建模型。用户可以在Fabric模型页面创建模型,这些模型是属于用户个人,其他用户不可见。 约束与限制 创建模型的通用约束如下: 需要是Fabric支持的基模型,否则不支持,基模型列表如下: 表1 基模型列表

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  • COST02-01 建立云预算与预测流程

    张)的预测,可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析,可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测,会参考不同的计费模式特征,结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。 使用成本分析确定基

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 在模型广场查看模型

    ”或“部署”,可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时,表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型服务平台支持的模型清单,模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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  • 问答机器人API

    问答机器人API 功能介绍 用户可通过调用该接口与机器人进行会话。旧版问答机器人API请参见问答会话API(仅支持老用户)。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI

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  • 模型训练简介

    进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务:调用已归档的模型包,对新的数据集进行训练,得到训练结果。 新建超参优化服务:通过训练结果对比,为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。 系统还支持打包训练模型,用于

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  • API

    API 标准版(三要素) 证件版(二要素)

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  • 创建NLP大模型训练任务

    学习率衰减比率 学习率衰减后的比率,用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后,学习率的最低值由初始学习率和衰减比率决定。其计算公式为:最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说,学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。 热身比例 热身比例是指在模型训练过程中

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  • AI防护者初始化

    AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面,URL地址为“https://<管理节点IP>:8000” 启用主动学习机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题: AI防护者初始化

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  • 模型验证

    模型验证 模型验证服务是什么含义? 父主题: 常见问题

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  • 模型选择

    模型选择 目前,学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库,源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像,可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容,如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标,运行代码。

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  • 模型管理

    模型管理 在模型管理界面,可以将归档的模型,打包成模型包。 在菜单栏中,单击“模型管理”,进入“模型管理”界面。 单击界面右上角的“新建模型包”,弹出“新建模型包”对话框。 请根据实际情况,修改模型名称、模型版本、模型描述等信息,并勾选归档的学件模型“Learnware”。 单击

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  • 模型验证

    模型验证 模型验证界面已经预置了模型验证服务,本次不使用,仅供参考。下面会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉模型验证界面操作。 单击菜单栏中的“模型验证”,进入模型验证界面。 可以看到预置的模型验证任务“hardisk-detect”。 单击“创建”,弹出如图1所示的对话框。

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  • 模型训练

    参数设置,重新选择使用的模型,或关闭特征搜索。 其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表,支持对模型进行如下操作: 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”,查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列的“预测”,在新增的“AutoML模型预测”内容中,选择测试数据

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  • 资产模型

    资产模型 创建资产模型 获取资产模型列表 获取资产模型详情 修改资产模型 删除资产模型 父主题: API列表

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用? 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑? 通过数据集导入数据后,在开发代码中如何获取这些数据? 如何在模型训练时,查看镜像中Python库的版本? 如何在模型训练时,设置日志级别? 如何自定义安装python第三方库?

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  • 模型推理

    模型推理 将数据输入模型进行推理,推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题: 用户指南

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