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。

 
 

    机器学习特征的维度 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS

    AiEngine端所部署host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听端口号。 max_epoch integer 模型每次训练迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS

    AiEngine端所部署host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听端口号。 max_epoch integer 模型每次训练迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS

    AiEngine端所部署host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听端口号。 max_epoch integer 模型每次训练迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudioNotebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 概述

    多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出模型权重在某一数据集上预测输出效果。 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情况,联合多个参与者共同样本不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 附录

    Web应用防火墙 WAF:对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习

    ModelArts通过机器学习方式帮助不具备算法开发能力业务开发者实现算法开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练参数自动化选择和模型自动调优自动学习功能,让零AI基础业务开发者可快速完成模型训练和部署。依据开发者提供标注数据及选择场景,无

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 可信智能计算服务 TICS

    据安全前提下,利用多方数据实现联合建模,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,适用于参与者数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少情况,联合多个参与者具有相同特征多行样本进行联邦机器学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出模型权重在某一数据集上的预测输出效果。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征选择

    从下拉框中选择当前数据操作流名字。 操作流变量名 如果存在多个数据操作流,可重命名操作流对象变量名,以避免冲突。 单击图标,运行“删除列”代码框内容。 选择列 如果数据特征量大,而大多数特征对模型训练无效,可通过“选择列”保留仅对模型训练有意义特征。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角图标,选择“数据处理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据特征

    数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题: 预置算子说明

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基本概念

    在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标中“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包

    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

    CCE集群版本为处于维护版本 cce 确保CCE集群版本为处于维护中版本。 CCE集群版本为停止维护版本,视为“不合规” 为了保证您服务权益,建议尽快升级到最新商用版本。集群升级流程包括升级前检查、备份、升级和升级后验证几个步骤,具体操作流程可见CCE服务说明文档升级概述。 c

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建纵向联邦学习作业

    新建作业 在弹出界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业数据集,必须选择一个当前代理数据集,另一个数据集可以来自空间中任意一方。两方数据集中一方数据集只含有特征,另一方数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后执行作业生效

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ML Studio简介

    进行参数调整和代码调整构建独特业务场景需要AI算法。 图2 丰富预置算子 亮点特性3:提供高度开放自定义算子开发环境 MLS提供了高度开放自定义算子开发环境,开发者可以用自己习惯方式编写MLS算子并拖拽至画布,构建算链完成模型构建。MLS支持全新编写自定义算子、上传自

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 指标维度

    指标维度 通过ICAgent上报虚机指标的指标维度 表1 通过ICAgent上报虚机指标的指标维度 指标类别 指标维度 说明 网络指标 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群命名空间。 netDevice 网卡名称。 nodeIP

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 新建维度

    40岁≤中年<60岁 老年≥60岁 图2 新建维度年龄分组 单击“确认”完成维度信息添加。 在数据集预览页面单击“刷新预览”,可以查看新建维度信息。 图3 查看维度信息 在后续仪表板制作和问答中即可问答与新维度相关信息。 图4 使用新建维度制作仪表板 示例2:本例使用公式编辑:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查找维度

    imit整数倍,不满足则向下取整,默认值0。 biz_catalog_id 否 String 所属业务分层ID。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String IAM Token,通过调用IAM服务获取用户

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 新建维度

    完成所有维度新建之后,需要等待审核人员审核。 审核通过后,系统会自动创建与维度相对应维度表,维度名称和编码均与维度相同。在“维度建模”页面,选择“维度表”页签,可以查看建好维度表。 在维度表列表中,在“同步状态”一列中可以查看维度同步状态。 图6 维度同步状态

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 维度建模

    维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题: 模型设计

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了