AI&大数据

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    机器学习逆向强化学习 更多内容
  • 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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  • 查看逆向事实表任务

    remark信息。 total Integer 总数。 success Integer 操作成功个数。 failed Integer 操作失败个数。 rate String 当前进度。 logs String 日志。 groups Array of BatchOperationVO objects

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  • 查看逆向维度表任务

    remark信息。 total Integer 总数。 success Integer 操作成功个数。 failed Integer 操作失败个数。 rate String 当前进度。 logs String 日志。 groups Array of BatchOperationVO objects

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶,视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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  • 场景介绍

    确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 逆向数据库(关系建模)

    逆向数据库 在“逆向数据库”对话框中配置如下参数。 图2 配置逆向数据库参数 表1 逆向数据库 参数名称 说明 *所属主题 单击“选择主题”按钮选择所属的主题信息。 数据连接类型 如果逆向到逻辑模型,请在下拉列表中选择所需要的连接类型。 如果逆向到物理模型,将显示当前模型的连接类型。 数据连接

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  • 逆向数据库(维度建模)

    打开需要逆向数据库导入的维度或表的页签,从下拉列表选择需要逆向数据库的维度或表,然后单击列表上方的“逆向数据库”。 图1 选中对象 在“逆向数据库”对话框中配置参数。 表1 逆向数据库 参数名称 说明 所属主题 单击“选择主题”按钮选择所属的主题信息。 数据连接类型 选择维度建模的逆向数据库。 数据连接 选择所需要的数据连接。

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  • 场景介绍

    确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 场景介绍

    确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 数据架构支持逆向数据库吗?

    数据架构支持逆向数据库吗? 问题描述 数据架构是否支持逆向数据库。 解决方案 数据架构支持逆向数据库。 父主题: 数据架构

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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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  • 漫游调优

    相比业界定制化的漫游策略(网络厂商与部分终端厂商合作),存在只能优化部分手机款型的漫游体验,其他款型无法兼顾,相比我司方案普适性差的缺点。 基于历史大数据的自我在线学习,能自适应新上线终端款型的漫游引导(终端款型新上线,操作系统迭代升级),及时性高,维护成本低。 功能介绍 您可以通过AI漫游查看如下信息:

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • 概述

    文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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  • 大数据分析

    人工智能应用架构图 Learner学习集群,一般是多个GPU显卡组成训练集群 Actor:采用竞享实例提供CPU,每个线程作为一个AI玩家,用于测试策略的执行效果 Policy:Learner的输出结果,游戏AI的策略 Reward:Actor的执行结果的反馈,提供给Learner 重定向广告推广

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护

    在训练和推理过程中,通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据,有效防止隐私泄露,保障个人隐私数据安全。 内容安全:通过预训练和强化学习价值观提示(prompt),构建正向的意识形态。通过 内容审核 模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。 模型安全:通过模型动态混淆技术,使模

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  • 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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  • 华为机器翻译(体验)

    华为机器翻译(体验) 华为云自言语言处理服务机器翻译功能。机器翻译(Machine Translation,简称MT),为用户提供快速准确的翻译服务,帮助用户跨语言沟通,可用于文档翻译等场景中,包含“文本翻译”和“语种识别”执行动作。 连接参数 华为机器翻译(体验)连接器无需认证,无连接参数。

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