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。

 
 

    机器学习小抄表 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    default="NCHW", enum_list=["NCHW", "NHWC"], description="输入数据类型,NHWC示channel在最后,NCHWchannel在最前,默认值NCHW(速度有提升)")), wf.AlgorithmParamet

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    l”。 图2 右键设置参数 图3 设置保存模型参数 单击导航栏运行算链,如图4所示。运行过程需要几分钟,请耐心等待。当所有节点都变为绿色,示算链运行成功,如图5所示。 图4 单击运行 图5 训练算链运行成功 当算链运行完毕后,选中任意节点,右键选择“展示运行结果”,查看该节点的运行结果,如图6所示。

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    例如“/home/ma-user/work/.ml-workspace/built-in-workflow/sales_forecast/sales_train.csv”,示读取文件为该路径下的“sales_train.csv”。 图5 读取数据参数设置 如果源算子和目标算子其中一个及以上具有多个输出输入端口,连线时需选择输入输出端口,如图6所示。

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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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  • 查询机器人报表信息

    查询机器人报信息 接口方法 设置成“POST”。 URL https://IP:PORT/oifde/rest/api/queryChatbotReport 请求说明 1 请求体参数 参数名称 数据类型 参数位置 必选/可选 描述 type String body True 查询类型

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明和修复项指导如下所示: 1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 说明指导 规则描述 修复项指导 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本

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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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  • 确认学习结果

    根据进程名称和进程文件路径等信息,确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列,单击“标记”。 您也可以批量勾选所有应用进程,单击进程列左上方的“批量标记”,进行批量标记。 在标记弹窗中,选择进程“信任状态”。 可选择可疑、可信和恶意三种信任状态。 单击“确认”,完成标记。 父主题:

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  • 查询联邦学习作业列表

    查询联邦学习作业列 功能介绍 查询联邦学习作业列 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 查询联邦学习作业列表

    查询联邦学习作业列 功能介绍 查询联邦学习作业列 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 迁移学习

    根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改图1红框区域对应值。其中,S示源数据,T示目标数据,X示数据特征,Y示数据标签。 单击图标,运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。

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  • 背景信息

    本章所用示例的数据已预置在/home/ma-user/work/.ml-workspace/built-in-workflow/sales_forecast数据文件夹中,无须上传即可直接使用。如果需要在算链中使用其它数据,则需要在华为云OBS中创建桶并上传数据。 本示例使用数据集基本信息可参见1和2。更多详细信息可见网址:https://www

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  • 自动学习

    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,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有一款工具,可以自动生成模型

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  • 防勒索病毒概述

    毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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  • 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

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 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

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  • 概述

    征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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