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。

 
 

    机器学习模型训练 更多内容
  • 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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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    算链“销售销量训练”,如图1所示。 图1 预置算链 双击打开销售销量训练,并选择Kernel PySpark-2.4.5。 保存模型节点将训练完成的模型保存到本地默认位置,用于进行销售销量预测。您也可以右键该节点选择“参数设置”,如图2所示。在页面右侧自行设置模型路径,指定存储位置,如图3所示为默认存储路径“

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  • 如何访问模型训练服务

    用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。 单击“登录”,进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”,进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”,进入模型训练服务页面。 父主题: 产品介绍

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  • 模型训练服务首页简介

    模型训练服务首页 图2 模型训练服务首页 模型训练服务首页介绍如表1所示。 表1 模型训练服务首页说明 区域 参数名称 参数说明 1 当前服务所属的品牌名称。 单击服务名称图标下拉框,从下拉框中选择服务名称,可以进入对应服务的首页界面。 2 华北-北京一 用户账户所属Region。

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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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  • 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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  • 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

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  • 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。

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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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  • 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

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  • 如何提升模型训练效果?

    在模型构建过程中,您可能需要根据训练结果,不停的调整数据、训练参数或模型,以获得一个满意的模型。更新模型时,可以通过如下几方面提升模型训练效果:检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类

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  • Kubeflow部署

    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。它利用了云原生技术的优势,

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  • 智能问答机器人版本

    智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格,各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习

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  • 自动学习训练作业失败

    确保OBS中的数据存在 如果存储在OBS中的图片或数据被删除,且未同步至ModelArts自动学习或数据集中,则会导致任务失败。 建议前往OBS检查,确保数据存在。针对图像分类、声音分类、文本分类、物体检测等类型,可在自动学习的数据标注页面,单击“同步数据源”,将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。

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  • 创建模型训练工程

    创建模型训练工程 创建工程 编辑训练代码(简易编辑器) 编辑训练代码(WebIDE) 模型训练 MindSpore样例 父主题: 模型训练

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  • MLOps简介

    MLOps简介 什么是MLOps MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”(Machine Learning)和“DevOps”(Development and Operations)的组合实践。随着机器学习的发展,人们对它的期待不仅仅是学术研究方

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  • 产品术语

    产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场,是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户,是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、M

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  • 创建纵向联邦学习作业

    选择(可选)、模型训练模型评估。 创建过程如下: 用户登录进入计算节点页面。 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”。

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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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  • 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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  • 如何回到模型训练服务首页?

    如何回到模型训练服务首页? 用户离开模型训练服务首页,如果需要回到首页,请单击界面左上角的“模型训练”,从下拉框中选择“模型训练”。 父主题: 模型训练服务首页

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