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。

 
 

    机器学习特征维度越高 更多内容
  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理的时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程的关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

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  • 特征管理

    特征管理 特征操作接口 父主题: 应用模型

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  • 特征工程

    特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题: 数据特征

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  • 特征尺度变换

    需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的,iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题: 特征工程

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  • 数据特征分析

    由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析,针对数据集的各个版本,需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下,单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本,然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”,即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特征分析任务启动

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  • 参考:作业分片维度

    参考:作业分片维度 CDM 在进行作业分片时,根据源端数据源的差异,分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务(DWS) 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖探索 DLI ) 支持分区表的分区信息分片。

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  • 主机指标及其维度

    该指标用于统计主机本地时间与NTP服务器时间的偏移量,NTP偏移量越接近于0,主机本地时间与NTP服务器时间越接近。 - 毫秒(ms) NTP服务器状态(aom_node_ntp_server_status) 该指标用于统计主机是否成功连接上NTP服务器。 0、1 0表示已连接 1表示未连接

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  • 网络指标及其维度

    otal_bytes) 该指标用于统计测试对象出方向和入方向的网络流速之和。 ≥0 字节/秒(Byte/s) 表2 网络指标维度 维度 说明 clusterId 集群ID。 hostID 主机ID。 nameSpace 集群的命名空间。 netDevice 网卡名称。 nodeIP

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  • 查看维度表详情

    DEGENERATE_DIMENSION: 退化维度 DERIVATIVE_INDEX: 衍生指标 DERIVED_METRIC: 衍生指标(新) DIMENSION: 维度 DIMENSION_ATTRIBUTE: 维度属性 DIMENSION_HIERARCHIES: 维度层级

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  • 查看维度颗粒度

    DEGENERATE_DIMENSION: 退化维度 DERIVATIVE_INDEX: 衍生指标 DERIVED_METRIC: 衍生指标(新) DIMENSION: 维度 DIMENSION_ATTRIBUTE: 维度属性 DIMENSION_HIERARCHIES: 维度层级

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  • 参考:作业分片维度

    参考:作业分片维度 CDM在进行作业分片时,根据源端数据源的差异,分片维度有所不同。详情如表1所示。 表1 不同源端数据源的作业分片维度 数据源分类 源端数据源 作业分片原理 数据仓库 数据仓库服务(DWS) 支持按表字段分片。 不支持按表分区分片。 数据湖 探索(DLI) 支持分区表的分区信息分片。

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  • 全局特征信息文件

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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  • 特征异常平滑

    是否为k:v的稀疏特征, 如果指定该列,soften_cols参数只支持选择稀疏特征列kv_col中的列名。 False kv_col 否 如果为稀疏特征,指定稀疏特征列名。 "kv" item_spliter 否 稀疏特征的分隔符。 "," kv_spliter 否 稀疏特征key和value的分隔符。

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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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  • 特征工程简介

    特征工程:对数据进行特征处理操作的工程。 特征工程服务:将优质的特征工程发布成服务,用户可以直接调用该服务,对具备完全相同特征的数据进行特征处理。 特征工程任务:调用特征工程服务的过程。用户在调用特征工程服务的时候,需要基于特征工程服务新建任务。 特征工程管理页面 “特征工程”页面分为两个页签:特征处理工程和已发布服务。

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  • 过滤式特征选择

    discretization_bin_num 否 离散化连续特征区间数量 None is_sparse 是 是否是K:V的稀疏特征 False kv_col 否 稀疏特征列名 "" item_spliter 否 K:V特征中每个item之间的分隔符 "," kv_spliter 否 K:V特征中每个key与value之间的分隔符

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  • 产品概述

    调用链等快速诊断应用性能异常。 通过APM找到性能瓶颈后,CPTS(云性能测试服务)关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据,APM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,通过聚类分析找到问题根因。 产品优势 非侵入式性能数据采集,无需修改业务代码即可轻松接入APM,数据源包括如下:

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  • 数据管理概述

    连接器是 可信智能计算 服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器,并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持MRS服务(Hive)、本地数据集、RDS数据集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集,后续会支持更多华为云服务及原生服务

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  • 修订记录

    新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • 查询单个主维度下子维度监控对象列表

    维度对象名称相同。 total Integer维度监控对象的总数。 表4 DimChild 参数 参数类型 描述 dim_name String 维度名称,当前支持维度有dcs_instance_id、dcs_cluster_redis_node、 dcs_cluster_

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