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。

 
 

    机器学习线性分类 更多内容
  • 混淆矩阵

    "label_index" probability_col 否 预测结果的分类概率列。 "probability" threshold 否 分类阈值,二分类场景下可设置,支持向量机SVM算法不支持。 0.5 positive_category 否 二分类任务的正样本。 无 样例 数据样本 鸢尾花数据集,

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  • 什么是商标分类?商标分类共有多少类别?

    什么是商标分类?商标分类共有多少类别? 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》,也称《尼斯分类》,共有45个类别,其中1-34类为商品类别,35-45类为服务类别。 《商标注册用商品和服务国际分类》是根据1957年6月15日由尼斯外交会议达成的一项协定(尼斯协定)制定的,我

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 自动学习

    成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模

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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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  • 文本分类

    文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进行分类处理,开始标注前,您需要了解: 文本标注支持多标签,即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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  • 声音分类

    声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题: 自动学习(旧版)

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  • 文本分类

    文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类,以原始文本和标签作为输入,输出文本分类模型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。如果文本

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  • 更新句子分类

    True 鉴权字段,内容格式为: Bearer +tokenByAKSK接口的返回值中AccessToken(Bearer后有空格) 4 x-UserId string False 操作员标识 可在登录后,进入员工管理页面,查看接口返回的userId 表2 请求体参数 序号 名称 参数类型

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  • 删除媒资分类

    表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 Integer 视频分类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 否 String 用户Token,使用Token鉴权方式时必选。 通过调用IAM服务获取用户

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • ModelArts

    制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 自动学习基本流程 自动学习项目类型介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07 AI Gallery使用指南 AI Gallery是一个AI资产共享平台

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  • 训练分类器

    训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后,多模板分类工作流在模板数量较多,或版式相似度较高的情况下,建议针对不同的模板上传对应的训练集数据,用于训练模板分类模型,使服务能够精准地分类多个模板图片,然后对多个模板图片进行 文字识别 和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选

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  • 声音分类

    声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题: 自动学习(新版)

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  • 查询事件目标分类

    00014040", "error_msg" : "Not request resource found" } 状态码: 500 { "error_code" : "EG.00015000", "error_msg" : "Internal Server Error" } 状态码

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  • 随机森林分类

    节点分割时考虑用到的特征列的策略,支持auto、all、onethird、sqrt、log2、n,默认为"all" subsampling_rate - 学习每棵决策树用到的训练集的比例,默认为1.0 seed - 随机数种子,默认为0 样例 inputs = { "dataframe":

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  • SFS授权项分类

    SFS授权项分类 查询API版本 权限 对应API接口 授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 查询API版本(OpenStack原生) GET / - × × 查询API版本(OpenStack原生) GET /{api_version}/

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  • 批量资产关联分类

    Number 分类创建时间。 update_time 否 Number 分类更新时间。 update_user 否 String 分类更新者。 guid 否 String 分类的guid标志。 响应参数 状态码: 400 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code

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  • 添加分类标签

    添加分类标签 系统内置常见数据分类,如果需要自定义添加分类标签,可在“业务配置 > 分类分级”页面新增分类标签。 背景信息 新增的分类标签,可在配置敏感数据标签时引用。具体操作,请参见添加敏感数据标签。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录API数据安全防护系统web控制台。

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  • 查询所有句子分类

    查询所有句子分类 场景描述 查询所有句子分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/querySentenceCategory,例如域名是service.besclouds

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  • 创建媒资分类

    parent_id Integer分类ID。 一级分类父ID为0。 id Integer 媒资分类ID。 level Integer 媒资分类层级。 取值如下: 1:一级分类层级。 2:二级分类层级。 3:三级分类层级。 projectId String 项目ID。 状态码: 400 表5

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