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。

 
 

    机器学习替代人类场景 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例,阐述机器学习端到端场景的完整开发过程,主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法(或者可以直接从AI Ga

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  • 查询部件替代

    查询部件替代 操作场景 查询部件间替代关系属性和小版本历史记录。 操作步骤 在首页左侧导航栏,选择“功能地图 > 部件替代管理 > 查询部件替代”,进入查询部件间替代关系页面。 输入搜索条件,单击“搜索”。搜索结果如图1所示。 若按部件编码模糊查询,必须指定产品线+产品。 部件编

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  • 统计部件替代

    统计部件替代 操作场景 从整个系统分析各产品线下各产品的替代情况,包括已发布和报废的替代情况。 操作步骤 在首页左侧导航栏,选择“功能地图 > 部件替代管理 > 统计部件替代”,进入统计部件替代页面。“单板替代关系统计表”与“辅料替代关系统计表”,按产品线、产品、流程状态(已发放/废弃)、数量,汇总展示统计数据。

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述 测试步骤

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  • 创建部件替代

    创建部件替代 操作场景 由于业务发展、部件停产等因素,新部件替代旧部件时,需要在编码间建立替代关系或更新原有替代关系。 操作步骤 在首页左侧导航栏,选择“功能地图 > 部件替代管理 > 创建部件替代”,进入建立部件间替代关系页面。 依次单击“添加”,在“添加部件”页面,添加原编码和替代编码。

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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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  • 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的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的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook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。

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  • 如何修改纳税人类型?

    如何修改纳税人类型? 伙伴无法在页面直接修改纳税人类型,请提工单说明具体诉求及修改原因,后台根据该诉求进行修改。 父主题: 商业信息认证

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  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识,关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识 图像处理实验 介绍图像数据预处理,图像识别、 内容审核

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  • 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可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 大数据分析

    大数据分析 人工智能应用 场景概述 2016年AlphaGo横空出世,4:1战胜李世石,17年又以3:0战胜世界围棋冠军柯洁,此后三年,星际,Dota2,德州扑克等均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环

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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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  • FPGA加速型

    满足性能需求,FPGA 云服务器 可以提供高性价比的视频解决方案,是视频类场景的理想选择。 机器学习机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中, FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时

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  • 方案概述

    领域非常广泛,比如智能客服、智能导购、智能教育等。与传统的机器人或者客服系统相比,虚拟数字人系统具有更高的人性化和情感化表现,更加接近真人的交互方式,能够更好地满足人类的需求和期望。 相比传统的文本客服机器人、语音客服机器人,AI虚拟数字人系统可以提供更加真实的人性化交互,不仅可

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  • 对话机器人服务适用哪些场景

    对话机器人服务适用哪些场景 智能问答机器人适用于:机器自动应答,拦截高频、易理解的问题,并根据日志、用户操作记录等进行语料挖掘和知识库构建,提升问答效果,降低企业客服运维人力成本。 父主题: 产品咨询类

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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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  • 概述

    概述 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情况,联合多个参与者的具有相

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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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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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