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。

 
 

    机器学习稀疏分解 更多内容
  • 排序策略

    和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 因子分解机-FM 因子分解机算法是一种基于矩阵分解机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏的问题。 表2 因子分解机参数说明 参数名称 说明 计算节点信息 用户可使用的

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  • 提交排序任务API

    域感知因子分解机是因子分解机的改进版本,因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机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

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  • 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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  • 分解研发需求

    分解研发需求 研发需求按层级划分为IR、US,分别为第一、二。IR可以分解为US,US是最小单位的研发需求,不能继续分解。 前提条件 已创建项目。 已创建研发需求。 操作步骤 在研发需求列表中,单击需要分解需求所在行的图标,弹出“分解子需求”窗口。 填写子需求的信息。 单击图标,可以展开及配置更多信息。

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  • 分解原始需求

    分解原始需求 原始需求按层级划分为RR > US > Task。 仅规划和实现状态的原始需求支持分解。 前提条件 已创建项目。 已创建原始需求。 操作步骤 在原始需求列表中,单击需要分解需求所在行的图标,弹出“分解子工作项”窗口。 填写子工作项的信息。 单击图标,可以展开及配置更多信息。

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  • 分解原始需求

    填写子需求的信息。 单击图标,可以展开及配置更多信息。 单击“确定”,分解成功。 US和IR的分解方法相同,US支持复制新建,不支持再分解。当IR的“归属项目”非本项目时,US的分解须在IR的“归属项目”中进行。 分解成功的IR和US还可在“研发需求”中查看、编辑,且IR的状态会自动卷积US的状态。

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  • 分解原始需求

    分解原始需求 原始需求按层级划分为RR、IR、SR、AR,分别为第一、二、三、四级。RR可以分解为IR,IR可以分解为SR,SR可以分解为AR。AR是最小单位的研发需求,不能继续分解。 仅规划和实现状态的原始需求支持分解。 前提条件 已创建项目。 已创建原始需求。 操作步骤 在原

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  • 分解研发需求

    分解研发需求 研发需求按层级划分为IR、SR、AR,分别为第一、二、三级。IR可以分解为SR,SR可以分解为AR。AR是最小单位的研发需求,不能继续分解。 前提条件 已创建项目。 已创建研发需求。 操作步骤 在研发需求列表中,单击需要分解需求所在行的图标,弹出“分解子需求”窗口。

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  • 分解工作项

    分解工作项 所有工作项按层级划分为Epic > FE > US > Task。Epic可以分解为FE,FE可以分解为US,US可以分解为Task,Task不能继续分解。 前提条件 已创建项目。 已创建Epic、FE或US工作项。 操作步骤 在“工作项 > 全部”列表中,单击需要分

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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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  • 排序策略-离线排序模型

    行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • 奇异值分解

    奇异值分解 概述 奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)一般用于数据挖掘、建模等领域的特征工程过程,是线性代数中一种重要的矩阵分解方法,奇异值分解算子可将1个矩阵分解为3个矩阵。 比如对于m×n 的矩阵A,可根据以下SVD计算公式得到左奇异向量组成的m×k

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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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  • 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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  • PG

    PG_LARGEOBJECT PG_LARGEOBJECT系统表保存那些标记着“大对象”的数据。一个大对象是使用其创建时分配的OID标识的。每个大对象都分解成足够小的小段或者“页面”以便以行的形式存储在PG_LARGEOBJECT里。每页的数据定义为LOBLKSIZE。 需要有系统管理员权限才可以访问此系统表。

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  • PG

    PG_LARGEOBJECT PG_LARGEOBJECT系统表保存那些标记着“大对象”的数据。一个大对象是使用其创建时分配的OID标识的。每个大对象都分解成足够小的小段或者“页面”以便以行的形式存储在PG_LARGEOBJECT里。每页的数据定义为LOBLKSIZE。 需要有系统管理员权限才可以访问此系统表。

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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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  • 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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  • 项目经理工作量分解

    项目经理工作量分解 SOW中伙伴投入人天需具体拆分至负责人,伙伴必须投入项目经理对项目进行有效管理,并对项目经理工作量进行分解。 父主题: SOW(项目工作说明书)注意事项

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  • 需求管理 CodeArts Req

    什么是需求管理 产品优势 应用场景 权限管理 03 使用 学习如何在需求管理中开始您的实际工作。 常用操作 思维导图规划 项目模板 Scrum项目 管理Scrum项目 新建Scrum项目 设置 项目设置 通用设置 02 入门 从0到1,快速学习需求管理服务。 快速入门 项目经理:快速创建并设置项目

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