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。

 
 

    机器学习样本不平衡 更多内容
  • 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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  • 训练模型

    检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。

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  • 模型训练

    召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F

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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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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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  • 模型训练

    召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F

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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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  • 数据集版本发布失败

    数据集版本发布失败 出现此问题时,表示数据不满足数据管理模块的要求,导致数据集发布失败,无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求,检查您的数据,将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟OBS交互

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  • 提交样本量或者时域分析任务

    提交样本量或者时域分析任务 功能介绍 管理员在数据集详情页面提交样本量或者时域探索任务。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://telcloud.huawei

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  • 执行样本分布联合统计

    执行样本分布联合统计 企业A单击“执行”并等待一段时间之后,可以在页面下方“执行结果”看到sql的运行结果。 也可以通过“作业管理 > 多方安全计算 > 历史作业 > 查看结果”查看对应的结果。 父主题: 使用 TICS 多方安全计算进行联合样本分布统计

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  • 创建样本分布统计作业

    创建样本分布统计作业 创建样本分布统计作业步骤如下: 在“作业管理 > 多方安全计算”页面单击创建,进入sql开发页面,展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方

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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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  • 提交样本量或者时域分析任务

    提交样本量或者时域分析任务 功能介绍 管理员在数据集详情页面提交样本量或者时域探索任务。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://telcloud.huawei

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  • 查询单个智能标注样本的信息

    strings 样本的删除原因,用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情,包括:疑难描述,疑难原因,疑难建议。 labelers Array of Worker objects 样本分配的标注人列表,记录这张样本分给了哪些团队成员,用于团队标注。

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  • 批量更新团队标注样本的标签

    批量更新团队标注样本的标签 功能介绍 批量更新团队标注样本的标签。 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 PUT /v2/{project_id}/data

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  • 模型训练

    操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”,然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将

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  • 创建模型微调流水线

    训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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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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