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。

 
 

    机器学习判断波形相似 更多内容
  • 华为人工智能工程师培训

    low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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  • ML Studio快速入门

    ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题: ML Studio

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  • 创建配体相似性图计算任务

    创建配体相似性图计算任务 功能介绍 创建配体相似性图计算任务。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/similarity-graph 表1 路径参数

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  • 删除配体相似性图计算任务

    删除配体相似性图计算任务 功能介绍 删除配体相似性图计算任务。 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/similarity-graph/{task_id}

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  • 发布测试

    等待版本状态为“运行中”,单击页面下方“对话体验”,进行验证。 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值,影响机器人直接回答的准确率。阈值越高,用户的说法与语料的相似度要求越高,技能识别越严谨;阈值越低,用户的说法与语料的相似度要求越低,技能识别越宽松。 在“发布测试”页面,单击操作列的“调整阈值”,可以手动调整技能阈值。

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  • 概述

    概述 图像搜索 Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的

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  • 修订记录

    3.4-意图理解(废弃) 删除 实体链接 2019-07-08 新增机器翻译内容: 使用前必读 API概览 机器翻译服务接口说明 错误码 2019-06-28 刷新错误码。 2019-03-22 增加接口: 文本相似度(基础版) 句向量 老接口修改为废弃接口。 句向量(废弃) 2019-01-30

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  • PL/SQL语言函数

    SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用必须发送每一个查询到数据库服务器、等待它被接收、接收并处理结果、进行相关计算,然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上,则会引起进程间通信并且将带来网络负担。

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  • PL/SQL语言函数

    SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用必须发送每一个查询到数据库服务器、等待它被接收、接收并处理结果、做一些计算,然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上,所有这些会引起进程间通信并且将带来网络负担。

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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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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  • 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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  • 意图/槽位变量(TOC)

    ChatBot槽位名称 该参数为意图上配置的槽位参数,字符串类型。您可通过意图模板查看该意图的槽位参数有哪些。 选择“配置中心 > 机器人管理 > 语义理解服务 > 知识管理 >意图管理”, 在第一个下拉列表框选择领域后,单击链接进入对应的意图中,单击“槽位”,“名称”列即展示您的槽位变量名称。

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  • 是否支持提出一个问题得到多个回答

    是否支持提出一个问题得到多个回答 问答机器人支持拓展问回答。在使用问答机器人导入问答语料时,可以参照模板补充相似问法和多答案。 父主题: 智能问答机器

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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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  • 安装机器人环境

    ad?type=trialactivation 输入ESN码,产品选择机器人助手,点击获取License按钮 图12 获取License按钮 点击导入下载的许可证 图13 导入下载的许可证 父主题: 网银机器人部署

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  • 机器人管理配置指南

    机器人管理配置指南 快速入门 操作员:配置智能机器人 操作员:配置普通IVR 配置预置流程 父主题: 租户管理员指南

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点的相似度越大,标签越容易传播。

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  • 混淆矩阵

    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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  • 附录

    自然语言处理 NLP:自然语言处理提供分词、命名实体识别、关键词提取、文本相似度等自然语言相关的API,可用于智能问答、对话机器人、内容推荐、电商评价分析。 机器翻译 NLPMT:机器翻译(Machine Translation)致力于为企业和个人提供不同语种间快速翻译能力,通过

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