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。

 
 

    机器学习样本去重 更多内容
  • 查询单个样本信息

    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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  • 批量更新样本标签

    批量更新样本标签 功能介绍 批量更新样本标签,包括添加、修改和删除样本标签。当请求体中单个样本的“labels”参数传空列表时,表示删除该样本的标签。 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。

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  • 执行样本对齐

    200 执行样本对齐作业成功 { "job_instance_id" : "7b0df147d6464ef2877b22f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行样本对齐作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 联邦学习作业管理

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  • 查询单个样本详情

    查询单个样本详情 根据样本ID查询数据集中指定样本的详细信息。 dataset.get_sample_info(sample_id) 示例代码 根据ID查询数据集中样本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts

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  • 重分布函数

    schedule_interval interval 用来计算dbe_task.submit中传入的interval_time,代表此job每间隔多长时间执行一次。 否 submit_all_redis_task(interval) 描述:对于当前连接数据库中所有未完成分布的表调用函数submit_redis_task。

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  • 查询样本列表

    响应Body参数 参数 参数类型 描述 sample_count Integer 样本数量。 samples Array of DescribeSampleResp objects 样本列表。 表4 DescribeSampleResp 参数 参数类型 描述 check_accept Boolean

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  • 暂停重分布

    暂停分布 功能介绍 该接口用于暂停运行状态下的分布操作,分布暂停状态可设置分布优先级,修改分布并发数等操作。 仅支持DWS 2.0集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/r

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  • 反向重保护

    进入保护组详情页面。 在保护实例列表中,单击待反向保护的保护实例所在行操作列的“更多 > 反向保护”。 进入反向保护页面。 单击“提交”开始反向保护,实例状态变为“反向保护中”。 当实例状态变为“保护中”时,说明反向保护执行成功,此时进入全量数据一致性比对增量传输。

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  • 反向重保护

    在基本信息区域右上角,单击“更多 > 反向保护”。 进入反向保护页面。 勾选待反向保护的保护实例。 单击“提交”开始反向保护,实例状态变为“反向保护中”。 等待1-2分钟,保护实例状态更改为“同步中”,并显示剩余待同步数据量以及预估剩余时间。 父主题: 管理保护组

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 数据清洗

    避免冲突。 单击图标,运行“数据过滤”代码框内容。 如果特征列中存在重复的数据,可通过“”操作,删除数据重复的样本行。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标,选择“数据处理 > 数据清洗 > ”,界面新增“”内容。 对应参数说明,如表6所示 表6 参数说明 参数

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  • 重分布函数

    分布函数 以下函数为重分布期间gs_redis工具所用的系统函数,用户不要主动调用: pg_get_redis_rel_end_ctid(text, name, int, int) pg_get_redis_rel_start_ctid(text, name, int, int)

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  • 排序策略-离线排序模型

    行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 应用场景

    采用如图1所示的安全保解决方案即可解决上述问题。 图1 应用场景 采用华为乾坤的安全保解决方案可以实现: 边界防护与响应服务采用流量实时分析技术与云端探测相结合的方式,对暴露面进行精确识别和活跃度持续跟踪,做到暴露面一目了然且有据可查。 边界防护与响应服务对天关提供的安全日志

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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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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  • 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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  • ML Studio快速入门

    ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题: ML Studio

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  • 排序策略

    行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • 获取样本搜索条件

    获取样本搜索条件 功能介绍 获取样本搜索条件。 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 /v2/{project_id}/datasets/{data

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