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。

 
 

    机器学习评估函数 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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  • 方案概述

    使用 AI开发平台 ModelArts,用于机器学习模型训练,预测汽车价值评估结果。 使用函数工作流 FunctionGraph创建一个函数,进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权Functi

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 评估

    进入评估页面 登录“ 文字识别 >自定义OCR”控制台,默认进入“应用开发>工作台”页面。选择应用并单击“操作”列的“查看”,进入““应用资产””页面。 图1 进入评估页面 在“应用资产”页面,单击已有模板操作列的“评估”,进入“应用开发>评估”页面。 在“应用资产”页面,单击已有模板

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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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  • 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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  • ML Studio简介

    ,可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程,无缝衔接数据分析和预测应用,为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中,算子是一种基本功能单元,以ipyn

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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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  • 评估

    如果识别结果正确,可对模板作进一步评估,详情请见评估模板。 评估模板 通过上传测试图片,在线评估模板识别并提取结构化文字的能力。 首先在“应用开发>评估”页面右侧选择与待评估模板对应的原模板,然后选择本地上传测试图片或者上传在线图片,评估模板。 图4 评估模板 本地上传图片 默认进入“

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  • 评估

    评估 二分类评估 聚类评估 模型应用 多分类评估 回归评估 混淆矩阵 父主题: 模型工程

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor,选择名为PySpark-2.4.5的Kernel,创建一个空的算链。 创建算链后,左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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  • 评估项目

    评估项目 创建评估项目 查询评估项目列表 查询评估项目状态 查询评估项目详情 评估项目确认目标数据库类型 删除评估项目 父主题: API

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  • 评估模型

    训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 模型评估 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括

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  • 评估模型

    请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准

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  • 评估模型

    情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 “整体评估”右侧显示当前模型的评估参数值,包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”,单击“添加对比版本”。

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  • 评估模型

    请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准

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  • 规格评估

    下所创建的应用列表。 单击目的端规格配置框中的“规格评估”按钮,进入评估单应用页面。 在选择应用的下拉列表中,选择需要进行资源规格评估的应用。 在选择资源区域,勾选应用内需要评估的主机资源。 根据表1,配置评估策略。 表1 评估策略参数说明 参数 说明 购买区域 选择在华为云购买

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  • 变更评估

    变更评估 分片变更前,可根据以下几点对分片变更做一个初步的评估,根据评估结果选择适当的新分片数, DDM实例规格和DN实例规格, 以及DN节点个数。 数据量:可用show db status命令来获得目前现网的数据量。 DDM规格:当前DDM实例的CPU个数、内存大小、DDM节点数。

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  • 规格评估

    下所创建的应用列表。 单击目的端规格配置框中的“规格评估”按钮,进入评估单应用页面。 在选择应用的下拉列表中,选择需要进行资源规格评估的应用。 在选择资源区域,勾选应用内,需要评估的资源。 根据表1,配置评估策略。 表1 评估策略参数说明 参数 说明 购买区域 选择在华为云购买资

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  • 聚类评估

    聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 聚类的评估指标:轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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  • 回归评估

    回归评估 概述 对回归模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 回归的评估指标:mae、mse、rmse 参数说明 参数 子参数 参数说明

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