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。

 
 

    机器学习样本抽样 更多内容
  • 团队成员查询团队标注任务列表

    Integer owner验收不通过的样本数目。 sampled_sample_count Integer 待owner验收且被抽样样本数目。 total_sample_count Integer 样本总数量。 unannotated_sample_count Integer 未标注样本数。

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  • 性能测试服务的错误日志是怎么显示的?

    性能测试服务的错误日志是怎么显示的? 默认按每种不同返回状态码进行抽样,按10‰的抽样比例采集成功/失败的请求日志。 失败日志的采集比例可以在“高级配置 > 失败日志采集”比例中调整,最大1000‰。 父主题: JMeter工程使用

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  • 模型训练

    模型训练 自动学习物体检测项目,在图片标注完成后,通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在“自动学习”页面,单击创建成功的项目名称,进入“数据标注”页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 在“数据标注”页面,单击右上角的“开始训练”,然后在弹出的“训练设置”对话框中配置相

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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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  • 华为人工智能工程师培训

    2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 乳腺癌数据集作业结果

    乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分:(1)训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响;(2)迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响;(3)参与方数据量不同时,本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响(迭代次数固定为20)

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  • 训练模型

    练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

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  • 查询样本量或者时域分析任务状态

    查询样本量或者时域分析任务状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的样本量或时域分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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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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  • 梯度提升树分类

    从而获得比较好的预测效果。 梯度提升树分类的损失函数为对数似然损失函数,如下所示: 式中,N 表示样本数量,xi 表示样本i 的特征,yi 表示样本i 的标签,F(xi) 表示样本i 预测的标签。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典

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  • 下载对比任务结果文件

    job_id 是 String 任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 compare_type 否 String 对比任务类型: contents: 内容对比。 lines:行数对比。 random:抽样对比。 objects_comparison:对象对比。

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  • 创建防护策略

    策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习服务学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后,HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程,并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径,

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  • 训练模型

    。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。

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  • 模型训练

    注的音频符合要求,否则下方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在开始训练之前,需要设置训练参数,然后再开始模型的自动训练。 在自动学习页面,单击创建成功的项目名称,进入“数据标注”页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 在“数据标注”页面,单击右上角“开始训练”,然后在

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  • 模型训练

    此版本即数据管理中发布数据集时设置的版本。自动学习项目中,启动训练作业时,会基于前面的数据标注,将数据集发布为一个版本。 系统将自动给出一个版本号,您也可以根据实际情况进行填写。 系统随机给出 训练验证比例 训练验证比例表示将已标注样本随机分为训练集和验证集的比例,默认训练集比例为0

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  • 产品族

    产品族检验抽样基准 【功能说明】 维护产品族的不同检验类型的检验项目 【操作步骤】 新增:选择产品族 -> 单击进入[产品族检验抽样基准]页签,单击“新增”按钮 -> 添加产品族检验项目数据 -> 单击“保存”按钮;系统支持复制新增,支持右键批量新增; 图2 产品族检验抽样基准 复制【检验项目】:选择产品族

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  • 模型训练

    请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。 操作步骤 参考数据标注章节,确保您的数据已全部完成标注。 在新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”按钮,然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建

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