中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    机器学习数据融合 更多内容
  • 融合验证

    如图1所示的两条数据,这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人,因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 配置知识融合后, 知识图谱 服务会对数据按配置规则进行知识融合。但是融合结果不一定完全正确,需要经过融合验证,判断融合数据是否描述的是同一个实体或概念。 前提条件 已创建完知识图谱,

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  • 融合与发布

    将多张业务表的关键信息融合至一张业务宽表,此时便需要使用数据融合功能。 现在融合有两种类型,一种是通过建模平台配置,另一种是通过自定义 sql 来融合。 建模方式融合 如下图,是通过建模来配置融合作业,拖入人口基本信息表和人口婚姻表,将两表进行表关联,数据流向本地库中,选择本地库

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  • 产品功能

    称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业,根据合作方已提供的数据,编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果,同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提

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  • 什么是对话机器人服务

    什么是对话机器人服务 对话机器人服务(Conversational Bot Service) 是一款基于人工智能技术,针对企业应用场景开发的云服务,主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建,发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务:

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  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    rk的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库(具体可以参考” 数据湖探索

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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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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  • 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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  • 配置知识融合

    异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据,这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人,因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2,融合过程说明请见表1。 图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。

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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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  • 在什么场景下使用CloudPond?

    繁通信的工业应用。通过CloudPond与在云端运行的其他业务系统,如办公OA、ERP等无缝互通,实现IT-OT系统融合。 医疗保健场景:将华为云大数据机器学习服务部署在客户机房,通过将医疗数据存储在CloudPond上,实现快速医疗信息分析和检索。 在线游戏场景:在线游戏依

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  • 什么是知识融合

    什么是知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息,对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据,这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人,因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2,融合过程说明请见表1。

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  • 概述

    征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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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重叠较少的情况,联合多

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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J

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  • 学习项目

    别二维码进行学习 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • 方案概述

    用户token数据,题库、课件等热点数据的存储 使用分布式文档数据库(Mongdb),用于自动保存考试答题记录,课件学习记录 使用云数据库RDS,用于存储系统业务数据 使用 对象存储OBS ,用于存储视频、文档、图片等资源 使用云备份CBR,用于对重要的磁盘、数据数据定期备份 系统组成

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  • DLI作业开发流程

    Flink支持动态数据类型,可以在运行时定义数据结构,不需要事先定义元数据。 定义您的数据结构,包括数据目录、数据库、表。请参考创建数据库和表。 创建必要的存储桶来存储作业运行过程中产生的临时数据:作业日志、作业结果等。请参考配置DLI作业桶。 配置元数据的访问权限。请参考在DLI控制台配置数据库权限、在DLI控制台配置表权限。

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  • 融合版本删除单个basicAw

    String 错误码 error CommonResponseErrorString object 统一错误返回 reason String 失败原因 result String 结果 status String 状态 表4 CommonResponseErrorString 参数

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