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。

 
 

    机器学习特征矢量 更多内容
  • 特征库升级失败排查方法

    特征库升级失败排查方法 现象描述 在“系统 > 升级中心”中查看入侵防御特征库、反病毒特征库升级失败,或者单击“立即升级”时出现报错。 可能原因 本地授权时,license过期 云端授权时,license过期或设备还没有上线。 设备和升级中心网络不通。 设备存储卡空间和系统内存不足。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • APP特征信息及其获取方式

    MD5 值。 APP 特征信息中的 MD5 值,指的是 APP 证书的数字指纹值。 备案时在IOS平台中填写证书的SHA-1 值(以16进制形式填写)。 获取APP特征信息(IOS应用) 1. 登录Developer 控制台,访问 https://developer.apple.co

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建卫星影像生产任务

    色影像文件数量一致。 图1 勾选卫星影像文件 (可选)勾选矢量数据 当处理等级选择“L5”且勾选“矢量切割”选项时,才需选择矢量数据。您可直接勾选矢量数据或设置过滤条件筛选后,再勾选符合过滤条件的矢量数据。 图2 勾选矢量数据 (可选)勾选生产资料 当处理等级选择“L3”、“L4

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 排序策略-离线排序模型

    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 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • COST02-01 建立云预算与预测流程

    或区域扩张)的预测,可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析,可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测,会参考不同的计费模式特征,结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。 使用成本分

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 导入卫星影像数据

    (可选)导入矢量数据 登录KooMap服务控制台,进入控制台页面。 在左侧导航栏选择“卫星影像”下的“数据管理”菜单,然后在右侧页面单击“矢量数据”页签。 单击“导入矢量”,出现“导入矢量文件”弹窗。 填写或选择导入矢量文件的信息,相关说明可参考下表3。 表3 导入矢量参数说明 序号

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基本概念

    自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人,可以通过“删除”操作将机器人删除,删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 配置机器人跟踪

    配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC,选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”,进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面,选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 应用进程控制概述

    应用进程控制使用流程说明 操作项 描述 创建白名单策略 白名单策略是管理HSS学习 服务器 行为和应用进程防护动作的规则,只有关联了白名单策略的服务器才能开启应用进程防护。 确认学习结果 HSS学习完服务器中的应用进程后,可能存在某些可疑应用进程的特征不明显,HSS无法完全定义为恶意进程或可信进程,因此这些

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练型横向联邦作业流程

    训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间,特征一致,数据主体不同,采用横向联邦。不同行业间,数据主体一致,特征不同,采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模,因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本,训练模型文件。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建卫星影像生产任务

    项,其余等级为非必选项。 图7 选择生产资料 (可选)选择矢量数据。 当处理等级为“L5”且勾选了“矢量切割”选项时,数据类型选择“矢量数据”,页面最下方呈现可供选择的矢量数据,您可依据实际情况进行选择。 图8 选择矢量数据 单击“下一步”,核对成果影像的信息,包括名称、别名(不可与已有别名重复)与描述。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 排序策略-离线特征工程

    处理。 待提取物品特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据, 选择排序模型需要的物品特征,未选择的物品特征将不会被处理,即排序模块将忽略这些特征。 说明: 离散的区间个数不能超过100个,请您根据业务需求合理分配参数值。 单击,增加物品特征。在下拉选项中勾选特征参数名称并进行配置

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 关闭应用进程控制防护

    单击“确认”。 在策略列表中,查看目标策略。 关闭防护,但保留HSS学习到的服务器应用进程特征。 查看目标策略的策略状态为“学习完成,未生效”,表示关闭应用进程防护成功。 关闭防护,并删除HSS学习到的服务器应用进程特征。 目标策略已从策略列表中删除,表示关闭应用进程防护成功。 关闭单台服务器防护

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是Workflow

    在介绍Workflow之前,先了解MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”(Machine Learning)和“DevOps”(Development and Operations)的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤:项目设计、

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 应用场景

    全链路性能追踪:Web服务、缓存、数据库全栈跟踪,性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下,出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据,如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据,自动完成故障根因分析;如何基于历史数据学习与运维经验库,对异常事务智能分析给出可能原因。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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化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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了