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。

 
 

    机器学习训练集验证集测试集 更多内容
  • 创建模型微调流水线

    通常情况下,数据集会按照一定比例划分为训练验证测试,比如常见的划分比例是60%训练、20%验证和20%测试。在这种情况下,验证的比例就是20%。 验证的比例对于机器学习模型的性能评估非常重要。如果验证的比例过小,可能导致模型在验证上表现不够稳定,无法准确评估模型的性能。如果验证的比例过

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    填写验证数据比例,如果填为0,则任务不执行验证阶段。 验证数据比例是指在模型训练过程中,将数据分为训练验证测试三部分,其中验证的比例是指在训练验证的比例中,验证所占的比例。 通常情况下,数据集会按照一定比例划分为训练验证测试,比如常见的划分比例是60%训练、20%验证和20%测

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  • 如何将某些图片划分到验证集或者训练集?

    输入“训练比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练比例”后,“验证比例”自动填充。“训练比例”加“验证比例”等于1。 “训练比例”即用于训练模型的样本数据比例;“验证比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 父主题: 数据管理

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  • TPC-DS测试集

    TPC-DS测试 您可以通过命令生成方法生成TPC-DS测试,也可以直接通过脚本生成方法生成,另我们已经给出前面20个的TPC-DS测试供您参考。 命令生成方法 TPC-DS标准99个SQL查询语句可用如下方法生成: 准备工作。生成TPC-DS查询语句前需要修改query_templates目录下的文件:

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  • TPC-H测试集

    TPC-H测试 您可以通过命令生成方法生成TPC-H测试,也可以直接通过脚本生成方法生成,另我们已经给出完整的TPC-H测试供您参考。 命令生成方法 TPC-H 22个标准查询SQL可以用如下方法生成。 登录测试过程申请的E CS ,执行如下命令: 1 2 3 4 5 6 7 8

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  • 修订记录

    )上传”功能增强。 模型训练任务界面优化,对应刷新模型训练截图及界面参数描述。 模型验证任务界面优化,对应刷新模型验证截图及界面参数描述。 2020-07-16 新增“学件”章节。 数据简介章节新增“DatasetService数据”介绍。 新建数据和导入数据章节新增“支持超大文件(10G)上传”操作指导。

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  • 模型训练

    单击新增cell左侧的图标,加载两份higgs数据分别作为训练测试,如图3所示。 图3 加载训练 单击界面右上角的图标,选择“数据处理 > 数据 > 加载数据”。 新增“加载数据”内容。设置如下参数取值,其余参数保持默认值即可。 数据:从下拉框中选择“higgs”。 数据实例:从下拉框中选择“higgs_train_10k”。

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  • 产品术语

    理SDK,帮助开发者提速AI应用开发,保障模型应用效果。 训练数据 用于训练模型的数据实例。 Y 验证数据 模型验证的数据

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  • 数据集

    数据 根据数据来源不同,可分为以下四种形式创建数据。 本地 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据 ”。 选择“数据”页签,单击“创建数据”,填写数据信息。 图1 创建数据 名称:不得超过64个字符。支持中英文、数字、“-”、“_”,不支持特殊字符。 描述:数据内容

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  • 数据准备

    乳腺癌数据从UCI获取,该数据只包含连续类型特征,因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练;(2)其他机构的训练;(3)独立的测试,用于准确

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  • 基本概念

    AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据进行特征处理。 在旧

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  • 守护进程集

    创建守护进程 登录MCP控制台,单击MCP实例名称,在左侧导航栏中选择“工作负载”,切换至“守护进程”页签,并单击右上角“镜像创建”。 设置工作负载基本信息。 负载类型:选择“守护进程”。 负载名称:新增工作负载的名称,命名必须唯一。 命名空间:选择工作负载所在命名空间。如需新建命名空间,请参见创建命名空间。

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  • 查询任务集

    查询任务 功能介绍 查询任务 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/{project_id}/all-tasks/{test_suite_id}

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  • 更新权限集

    更新权限 功能介绍 根据权限ID,更新指定权限的属性。 URI PUT /v1/instances/{instance_id}/permission-sets/{permission_set_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id 是

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  • 创建权限集

    type String 权限类型, COMMON, MRS _MANAGED managed_cluster_id String 纳管角色所在集群id(仅纳管类权限需要)。 managed_cluster_name String 纳管角色所在集群名称(仅纳管类权限需要)。 project_id

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  • 导入和预处理训练数据集

    tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据,该数据包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset fashion_mnist

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  • 管理保护集

    保护集”,将鼠标悬停在待验证的保护上,在右侧操作按钮区单击或单击待验证的保护,在右侧信息预览区单击。 操作背景 当您需要验证当前保护内的保护对象所在路径是否有效时,请执行该操作。 注意事项 执行该操作前,请确保存在已创建成功的保护。 如果保护验证失败,请及时检查该保护下的保护对象是否存在或所在路径是否有变更。

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  • 乳腺癌数据集作业结果

    50 测试准确率 (%) 97.065 98.140 98.415 测试AUC 0.995 0.996 0.997 训练时长 (秒) 166 167 216 从上面两张表可以看出: (1)训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大,这主要是由于乳腺癌数据的分类相对简单,且数据经过了扩充导致的;

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  • 创建保护集

    创建保护 保护是需要保护的备份对象的集合。创建保护之后,您可以对保护内的所有备份对象应用同一个备份策略,减少分散备份的时间,提高统一备份效率。 前提条件 需要保护的备份对象所在的受保护环境已成功添加到eBackup备份管理系统中,且已成功扫描。 背景信息 将名称中包含%/\-

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  • 设备能力集

    设备能力 设备能力 释义 ptz 云台控制能力 talk 对讲能力 localstorage 本地存储能力 flowstatis 客流统计能力 intelligent 智能分析能力 cloudstorage 云端录像能力 alarmvoice 报警声音能力 brotate 画面旋转能力

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  • 数据集

    TPC-iSPS11_60:KPI异常检测数据 amazon:迁移学习Office-31 A(Amazon)数据 dslr:迁移学习Office-31 D(DSLR)数据 webcam:迁移学习Office-31 W(Webcam)数据 caltech:迁移学习Caltech-256数据 其中,iri

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