中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    机器学习数据数值化 更多内容
  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景,从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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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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  • 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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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • ML Studio简介

    支持可视机器学习建模的企业级AI开发工具,支持用户通过浏览器以全代码、少代码甚至零代码的方式开发AI模型。 MLS提供了图形模型探索开发环境、丰富的预置算子和预置算链,并支持编写自定义算子,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开发者提供可视的操作界

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • 数值计算求解器

    数值计算求解器 数值计算求解器基于各种数值计算方法,高效求解CAE(Computer Aided Engineering)仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能(AI)加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。

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  • 定制化数据

    支持用户通过提交制化数据需求方式为客户提供定制化数据集生成服务。满足客户对于不同业务场景、不同故障类型和不同数据规模的数据集需求,提供灵活多样、精准标注的个性化数据集。支持的业务场景:支持核心网、移动承载、数据中心和固定接入业务场景。支持的数据类型:支持KPI数据、告警数据、日志数据、拓扑数据、配置数据、工参数据多种数据类型。支持的数据集

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  • 问答模型训练(可选)

    高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习:适用于对问答精准度要求很高的场景,扩展问越多,效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

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  • 产品术语

    术,保障数据的全生命周期安全。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 数据集实例 数据集的实例,有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一数值、标准、特征离散、One-

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  • 排序策略

    。 初始方法 模型参数的初始方法。 normal:正态分布 平均值:默认0 标准差:0.001 uniform :均匀分布 最小值:默认-0.001,均匀分布的最小值,必须小于最大值。 最大值:默认0.001,均匀分布的最大值,必须大于最小值。 xavier: 初始初始值为

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限, MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,

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  • AI防护者初始化

    AI防护者初始 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1 查看学习内容 图2 AI防护者初始2 父主题: AI防护者初始

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  • 排序策略-离线排序模型

    一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明

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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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  • 方案概述

    AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制 该解决方案是开源的,用户可以免费用于商业用途,并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署,即可完成 函数工作流 FunctionGraph,对象存储服务 OBS等资源发

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  • 最新动态

    创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 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的情况,联合多个参与者的共同样本的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

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  • 方案概述

    AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制 该解决方案是开源的,用户可以免费用于商业用途,并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署,即可完成函数工作流 FunctionGraph,对象存储服务 OBS等资源发

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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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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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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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