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。

 
 

    机器学习信用评估 更多内容
  • 测试评估

    换我的其他团队,单击服务名右侧可切换团队关联的其他服务)。 在左侧导航栏选择“版本管理”,在“版本管理”页面的版本列表中,单击版本号,进入版本详情页面。 在版本详情页面的“版本持续交付”区域,选择“持续开发 > 测试评估”,进入“测试评估”页面。 在“测试评估”页面的“总体测试结论”区域,单击右侧“编辑”。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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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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  • Standard Worflow

    Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts

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  • 创建数据预处理作业

    假设您有如下数据集(只展示部分数据),由于数据不够完整,如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准,需要基于对数据的理解,对数据进行特征预处理。例如: job字段是多类别的变量,其值0、1、2实际没有大小之分,一般会将该特征转换成向量,如值为0用向量[1

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  • 删除评估项目

    删除评估项目 功能介绍 删除评估项目。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/evaluation-proj

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  • 效果评估

    您也可以关闭调度手动执行效果评估作业。 指标类型 推荐服务效果评估指标,通过指标后的下拉框选择系统自置指标。您可以单击添加指标,单击该指标后的删除指标。 点击PV率 点击UV率 效果评估作业运行完成之后会在页面下方生成评估结果图表,方便您查看近期的评估效果。 父主题: 智能场景

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  • 评估测评

    评估测评 通过评估任务、评估模型对测评工具、通用能力评估、岗位能力评估、能力项的管理进行测训一体。 入口展示 图1 入口展示 创建评估任务 操作路径:人才发展-评估测评-评估模型-新建 图2 新建评估任务 图3 填写评估任务信息&设置 图4 选择测评工具 测评进展跟踪 人才发展-

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  • 迁移风险评估

    。 单击迁移工具评估框中的“查看评估表”,进入迁移工具评估页面。 在主机页签,可以看到所有主机资源列表。 如果需要评估列表中所有“待评估”状态的主机,单击“批量评估”按钮,在弹出的对话框中单击“确定”,即可对所有“待评估”状态的主机进行风险评估。 如果仅需要评估部分主机,可以在列

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  • 评估训练结果

    x_max numerator = np.exp(x) denominator = 1.0 / np.sum(numerator) x = numerator.dot(denominator) assert x.shape == orig_shape

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  • 效果评估

    效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标,查看推荐效果的反馈,可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称,由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成,并且不能以空格开始和结束,长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息。

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  • 删除评估项目

    删除评估项目 删除项目不可恢复,请谨慎操作。 被公安冻结的评估项目信息不能被删除,其他冻结类型可删除。 前提条件 评估项目的“项目状态”应为“完成 创建迁移项目”或“进行中 待确认目标数据库”。 评估任务当前没有关联的迁移项目。 操作步骤 登录UGO控制台。 单击左侧导航栏“结构迁移

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  • 向量召回评估

    向量召回评估 概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate,用于评估召回结果的好坏,hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时,拿user(用户)的向量去召回top k个items(物品),i2i召回时拿item的向量去召回top

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  • 规则评估结果

    规则评估结果 当触发规则评估后,会生成相应的评估结果(PolicyState)。 使用JSON表达式来表示一个评估结果,如表1所示。 表1 规则评估结果-JSON表达式格式 参数 定义 说明 domain_id 账号ID 用于区分用户。规则评估结果的domain_id不会为空。 resource_id

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  • 创建评估任务

    在“IP列表”区域中单击“IP授权”。 图1 历史扫描IP列表 勾选网关设备,在操作栏单击“授权” 。 单击“立即评估”,对授权的公网IP手动执行风险评估。 除了手动创建评估任务,华为乾坤默认每天定时对已授权的公网IP进行风险评估。 图2 出口网关公网IP管理 父主题: 互联网暴露面风险监测

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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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  • 创建评估项目

    创建评估项目 功能介绍 创建评估项目。评估项目分2个阶段:采集、评估。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/evaluation-projects

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  • 效果评估

    效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标,查看推荐效果的反馈,可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估 创建效果评估步骤如下: 在“离线作业”的“效果评估”页签,单击左上方“创建”,进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面,填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。

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  • 多分类评估

    多分类评估 概述 对多分类模型预测的结果数据集进行评估。 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 输出 多分类的评估指标:准确率、混淆矩阵 参数说明 参数 子参数 参数说明

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  • 模型评估

    模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的,完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成,企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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  • 用户自评估

    订阅列表”,进入订阅列表页面。 图1 进入订阅列表页面 单击待自评估遵从包名称左侧的按钮,展开遵从包信息。展开后,在租户自评估栏操作列单击“自评”,进入自评估页面。 图2 自评估 在租户自评估页面,对每个检查项进行自评。 图3 自评估界面 如需上传附件,可单击评估项目的“查看附件 > 附件上传”,上传相关的凭据信息。

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