端边云车联网Serverless数据湖解决方案

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    机器学习数据处理 更多内容
  • 数据处理

    数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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  • 数据处理

    数据处理 在数据服务首页左侧导航,选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面,如图1所示。 参数说明如下所示: 作业名称:自定义输入。 开发环境:选择通用编辑器。 作业位置:存储作业脚本的 数据湖 OB

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理支持什么类型脚本? 运行环境如何安装Python包? 数据处理可以处理哪些数据源中的数据? 用户注销后,是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源,是否还会计费? 父主题: 常见问题

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  • 数据处理

    数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题: 管理基础工具

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 数据处理

    数据处理 数据集 数据探索 数据采样 数据清洗 数据合并 数据转换 特征选择 时序数据处理 自定义 发布算法工程服务 父主题: JupyterLab开发平台

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  • 数据处理

    数据处理 创建算子 批导数据 处理数据 父主题: 自动驾驶云服务全流程开发

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  • 数据处理

    数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题: 数据处理

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  • 数据处理

    数据处理 图片处理 Data+ 在线解压

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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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  • 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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  • AI智能生成

    使用智能助手自动生成组合应用:智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习,理解用户输入的集成业务需求,匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器,生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题: 功能特性

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  • Standard Workflow

    Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts

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  • 方案概述

    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FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelA

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  • 方案概述

    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FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelA

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  • 数据处理介绍

    现单个对象粒度的复杂任务处理,可以指定某个对象立即执行某个特定的工作流。 图1 数据处理工作流 优势 简单易用:通过控制台的图形化界面,轻松按需搭建数据处理流程。 功能强大:支持华为云各种数据处理服务的工作流处理能力。 容错性好:通过内置错误重试能力,自动重试失败或超时的任务,对

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  • 数据处理简介

    数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析,处理的结果可以用于回访定位问题,并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下: 数据批导:创建数据导入任务,收集采集车辆原始数据。 数据处理:支持根据自定义数据服务算子,对数据包进行处理,创建不同类型的作业。

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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、gender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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  • 应用场景

    机器学习,对客户进行分类和信息查询,识别出大型客户,加强服务,进一步提升客户满意度。 图2 场景示例图 数据接入备份 将大量滚动日志文件传输到云端做备份,用于数据丢失或异常后的恢复和故障分析。同时大量小文本文件可合并转储为大文件,提高数据处理性能。 图3 场景示例图 IOT分析应用

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  • DLI作业开发流程

    使用CES监控 DLI 服务 您可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索 数据湖探索 服务产生的监控指标和告警信息。 例如监控DLI队列资源使用量和作业的运行情况。了解更多DLI支持的监控指标请参考使用CES监控DLI服务。 使用CTS审计DLI服务 通过 云审计 服务,您可以记录与D

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