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    机器学习数据集的划分 更多内容
  • 数据准备

    估横向联邦学习得到模型准确率。此外由于原始数据集较小,采用了Imbalanced-Learn中SMOTE算法,进行了数据集扩充。下表为扩充过后数据集统计信息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院训练样本数目 7366 其他机构训练样本数目

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  • 最新动态

    相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少情况,联合多个参与者共同样本不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见场景, TICS

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  • Volcano调度概述

    Scheduler是负责Pod调度组件,它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行动作;plugin根据不同场景提供了action 中算法具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度可扩展性,您可以根据需要实现自己action和plugin。

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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 服务器 后,输出学习结果中可能存在一些特征不明显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“自动确认可

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集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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  • 数据管理概述

    需要共享数据发布至空间侧,并支持通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型特征数据。 使用场景 连接器使用场景:参与方数据信息分布在不同资源服务上,即可通过连接器管理功能来快速连接到名下各类资源服务。 数据创建使用场景:参与方加入空间后,需要提供自己数据集信息,用户

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  • SEC04-01 对网络划分区域

    作负载,划分Web区、App区、Data区等。最重要边界是公共网络(互联网)与应用程序之间边界,这个边界是您工作负载第一道防线。华为云VPC和子网都可以作为每个网络分区边界。 VPC划分:为VPC指定合适CIDR范围,以确定VPCIP地址空间。 子网划分:在VPC

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  • 图片/音频标注介绍

    图片/音频标注是为数据工程师、数据科学家等提供辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据标注任务,为客户提供专业数据标注服务能力,助力客户高效开展算法模型训练与机器学习,快速提高AI领域竞争力。 图片/音

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  • 添加领域

    操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”菜单。 选择“ 知识管理 > 领域管理”,在右上角单击“新增”。 填写领 域名 称和语言,单击“保存”。 图1 新增领域 保存后单击操作列“激活”实现领域激活。 如何划分领域? 一个领域相当于处理一个业务机器人,因此通常根据业务场景

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器参数,使其达到所要求性能过程,也称为监督训练或有教师学习。常见有回归和分类。 非监督学习:在未加标签数据中,试图找到隐藏结构。常见有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 产品术语

    模型训练输出预测值,对应数据集一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据:花瓣长度和宽度、花萼长度和宽度、鸢尾花种类。其中,鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部参数,必须用户手动配置和调整,可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成模型进行打包

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  • 根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息

    根据数据集entitiesId获取数据集特征信息 功能介绍 管理侧根据数据集entitiesId获取数据集特征信息。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/originDataModels/{entitiesId}/entitysattr

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  • (停止维护)Kubernetes 1.13版本说明

    11与v1.13版本之间CHANGE LOG v1.12到v1.13变化: https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGELOG/CHANGELOG-1.13.md v1.11到v1.12变化: https://github

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  • 数据使能技术平台集成实施

    非常重要环节。一个好网络架构规划可以提高系统可用性、性能和安全性,同时还能帮助节省成本。在进行网络架构规划时,除了考虑传统网络因素外,还需要了解相关技术架构和云服务。技术架构涉及到系统整体设计和组件之间交互方式,而云服务则提供了各种功能和工具来支持应用程序部署和运

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  • 数据标注场景介绍

    智能标注:在标注一定量数据情况下,用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注,提高标注效率。 团队标注:对于大批量数据,用户可以通过创建团队标注作业,进行多人协同标注。 人工标注 对于不同类型数据,用户可以选择不同标注类型。当前ModelArts支持如下类型标注作业: 图片

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  • 根据数据集ID查询数据集的详细内容

    根据数据集ID查询数据集详细内容 功能介绍 根据数据集ID查询数据集相关详细内容。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/catalogs/api/dataset/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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  • (停止维护)Kubernetes 1.13版本说明

    11与v1.13版本之间CHANGELOG v1.12到v1.13变化: https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGELOG/CHANGELOG-1.13.md v1.11到v1.12变化: https://github

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    数据集中所占比例。 验证集比例对于机器学习模型性能评估非常重要。如果验证集比例过小,可能导致模型在验证集上表现不够稳定,无法准确评估模型性能。如果验证集比例过大,可能会导致训练集样本量不足,影响模型训练效果。因此,在选择验证集比例时,需要根据具体情况进行调整,以保证模型的性能评估和训练效果的准确性。

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  • 新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料库

    新购买机器人是否可以与旧机器人共享语料库 如果新购买机器人与旧机器人均为“专业版”。可以使用“知识共享”功能,实现语料库共享。 将旧机器语料库共享给新机器人,操作如下。 登录CBS控制台,选择旧机器人,进入问答机器人管理页面。 选择“高级设置 > 知识共享”,并单击“添加机器人ID”,设置共享的内容。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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