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。

 
 

    机器学习算法训练 更多内容
  • ModelArts

    根据用户的离线历史数据,推荐系统通过模型训练和召回策略,对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据,得到更优候选集。 RES实践样例 使用RES完成电商推荐 04 API 通过RES开放的API和调用示例,您可以使用RES的数据源、场景、训练作业等相关接口功能。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 应用场景

    验库,对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力,基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时,通过智能算法学习历史指标数据,多维度关联分析异常指标,提取业务正常与异常时上下文数据特征,如资源、参数、调用结构,通过聚类分析找到问题根因。APM可以

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 执行作业

    > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数,配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数,单击“确定”即可开始训练作业。 常规配置:通过界面点选算法使用的常规参数,具体支持的参数请参考表1。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建超参优化服务

    辑。 创建训练任务,详细请参考模型训练。 删除训练任务。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 2(模型训练任务) 根据训练状态快速检索训练任务。 根据任务创建时间、任务名称检索训练任务。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品术语

    指可在公司外部公开发布的信息,不属于保密信息。 X 训练训练集是指在机器学习和模式识别等领域中,用来估计模型的数据集。 消费侧权限 消费侧权限是指一个租户在数据资产管理服务中除了Data Operation Engineer或Data Owner角色的其他用户及其他租户下的所有用户,对于数据集服务具有浏览、查询、订阅和下载已发布数据集的权限。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    支持联邦学习,模型可以采用多地数据进行联合训练,提升样本多样性,提升模型效果 支持迁移学习,只需少量数据即可完成非首站点模型训练,提升模型泛化能力 模型自动重训练,持续优化模型效果,解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务,缩短模型交付周期 无需AI技能,支持模型自动生成,业务人员快速使用

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型微调

    秩表示的可训练参数的数量。权重矩阵被分解为经过训练和更新的低秩矩阵。所有预训练的模型参数保持冻结。训练后,低秩矩阵被添加回原始权重。这使得存储和训练LoRA模型更加高效,因为参数明显减少。 超参数设置,基于训练作业配置超参。超参指的是模型训练时原始数据集中实际字段和算法需要字段之间的映射关系。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 算法备案公示

    华为云MetaStudio数字人照片建模算法 备案编号 网信算备520111252474601230033号 算法基本原理 数字人照片建模算法是指使用深度学习算法将已授权的人像照片信息转换为数字人3D模型的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:有授权的人像照片。 算法原理:使用深度学习算法,将人像照片转换为数字人3D模型。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 筛选特征

    征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”,通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值,一般而言iv值较高的特征更有区分性,应该作为首选的训练特征;过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费,过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    k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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 漫游调优

    基于大数据进行终端漫游行为画像训练,基于不同“终端款型+操作系统”实施差异性漫游引导策略(是否能引导,什么时候引导,引导到哪个AP),提升漫游成功率,降低漫游过程的丢包,时延,提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础,采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练,与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建工程

    单击“创建”,弹出“创建训练”对话框。 配置训练工程参数,如表1所示。 表1 新建训练工程参数说明 参数名称 参数说明 请选择模型训练方式 模型训练方式。包含如下选项: 新建模型训练工程 新建联邦学习工程 新建训练服务 新建超参优化服务 请选择:新建模型训练工程。 模型训练名称 模型训练名称。 只能以字母(A~Z

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 应用场景

    解决方案 智慧交通边缘节点通过视频和雷达融合分析,智能化算法检测道路交通事件(算法云端训练、边缘执行),有效实时提供碰撞告警,红绿灯相位推送,车流量感知及控制等智能服务。向交通管理者提供交通全息监控能力,向车辆提供高精度定位及地图服务、交通安全预警能力,提升驾驶安全和道路通行效率,促进

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题: 智能问答机器

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 套餐包

    ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 开发算法模型

    型以及模型保存格式。 ModelArts自动学习功能训练生成的模型,暂时不支持用于HiLens平台。 线下开发 线下开发指您在本地使用自己熟悉的算法模型开发工具,开发算法模型。 当前仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型,且您开发的模型需保存为“.pb”或“.c

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec, 自然语言处理 和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式,培训标准时长为9天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了