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。

 
 

    机器学习性别分类 更多内容
  • 创建敏感词分类

    string True 敏感词分类名称 响应说明 响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 category_id string False 敏感词分类的唯一标识 1.2 name string False 敏感词分类名称 1.3 resultCode

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 更新敏感词分类

    True 修改后的敏感词分类名称 1.2 category_id string True 需要修改的敏感词分类的唯一标识 响应说明 响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 id string False 敏感词分类的唯一标识 1.2 resultCode

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 添加分类标签

    添加分类标签 为了方便分类查看创建的应用和流程,您可以使用分类标签功能,筛选呈现带有相同标签的应用或流程。 在“工具”页面左侧,单击图标新建分类标签。 在添加分类标签弹窗中,输入“名称”,勾选需要呈现的标签名称。最多可以勾选5个标签。 图1 添加分类标签 勾选完成后单击“确定”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 决策树分类

    决策树分类 概述 “决策树分类”节点用于产生二分类或多分类模型。 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图,是直观的运用统计概率分析的图法,树中的每一个节点表示对象属性的判断条件,其分支表示符合节点条件的对象,树的叶子节点表示对象所属的预测结果。其通过基尼不纯度(Gini impu

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 梯度提升树分类

    梯度提升树分类 概述 “梯度提升树分类”节点用于生成二分类模型,是一种基于决策树的迭代分类算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型,每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建,从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成:后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 新建卡片分类

    说明 修改卡片分类名称 在需要修改的卡片分类右侧单击卡片分类后面的,可以修改卡片分类名称。 删除卡片分类 在需要修改的卡片分类右侧单击卡片分类后面的,可以删除该卡片分类。 如果当前分类下有卡片,则无法按照上述方法直接删除此分类。需要先删除分类下的卡片,才可删除此分类。 父主题: 自定义运营看板提高篇

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 新建卡片分类

    修改卡片分类名称 在需要修改的卡片分类右侧单击,可以修改卡片分类名称。 删除卡片分类 在需要删除的卡片分类右侧单击,可以删除该卡片分类。 如果当前分类下有卡片,则无法按照上述方法直接删除此分类。需要先删除分类下的卡片,才可删除此分类。 删除后的卡片分类会放入回收站,回收站会保存近60天的删除数据。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查看已有分类映射

    运营对象”,进入运营对象的数据类页面后,选择“分类&映射”页签,进入分类映射管理页面。 图2 进入分类&映射管理页面 在分类映射管理页面中,查看已创建分类映射的详细信息。 表1 分类映射信息 参数名称 参数说明 名称 分类映射的名称。 数据类 分类映射所属的数据类类型。 启用状态 分类映射的启用状态。 启用:当前分类映射已启用。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询分类与属性

    查询分类与属性 操作场景 查看系统已创建的分类和属性信息。 查询分类信息 在首页左侧导航栏,选择“功能地图 > 常用信息 > 分类&属性查询工具”,进入查询工具页面。 选择“分类信息查询”,输入需要查询内容。 可输入分类码、分类中文名称、分类英文名称进行搜索查询。 单击“查询”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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":

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 修改媒资分类

    String 媒资分类名称。 id 是 Integer 媒资分类ID。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 name String 媒资分类名称。 parent_id Integer分类ID。 一级分类父ID为0。 id Integer 媒资分类ID。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询指定分类信息

    查询指定分类信息 功能介绍 查询指定分类信息,及其子分类(即下一级分类)的列表。 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 GET /v1.0/{project_id}/asset/category

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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}/

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 最新动态

    创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 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联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model

    自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR:input key sound is not in model inputs可知,预测的音频文件是空。预测的音频文件太小,换大的音频文件预测。 父主题:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了