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
  • ClickHouse SQL调优

    力过大并且可靠性不高。建议使用ClickHouseBalancer或者其他负载均衡服务,均衡查询负载,提升可靠性。 用近似(uniqCombined、uniq)替代精确。 ClickHouse提供多种近似算法,通过count_distinct_implementati

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  • 重调度(Descheduler)

    "descheduler_enable": "true", "deschedulingInterval": "10m" } 表1 集群调度策略关键参数 参数 说明 descheduler_enable 集群调度策略开关。 true:启用集群调度策略。 false:不启用集群调度策略。

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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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  • 应用场景

    业务请求通常要经过多个服务/节点后返回结果。一旦请求出现错误,往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题,对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后,很难从代码层面梳理某个应用依赖了哪些下游服务(数据库、HTTP API、缓存),以及被哪些

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    Propagation) 概述 标签传播算法(Label Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点的标签按相似度传递给其他节点

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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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  • 查看Kafka重平衡日志

    > 分布式消息服务Kafka版”,进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 单击Kafka实例的名称,进入实例详情页面。 在左侧导航栏单击“平衡日志”,进入“平衡日志”页面。 单击“开启日志”,页面右上角显示“平衡日志开启成功”时,表示开启平衡日志成功。 开启平衡日志后,

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  • 模型训练

    续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览,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。 图1 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。

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  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人,可以通过“删除”操作将机器人删除,删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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  • 创建问答机器人

    创建问答机器人 对话机器人提供免费试用版问答机器人,供您体验完整的机器人功能。试用机器人默认为专业版,1路,14天有效期。 前提条件 已注册华为云账号,并完成实名认证,账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 创建问答机器人 登录对话机器人服务管理控制台,在控制台左上角选择“华北-北京四”区域。

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  • 配置机器人跟踪

    配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云,选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”,进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面,选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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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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  • 图像去雾

    图像雾 功能介绍 摄像机在雾霾天气拍摄照片时,不可避免出现图像质量不高、拍摄场景不清晰的情况。针对此类场景,图像雾算法进行针对性的雾处理,除了可以去除均匀雾霾外,还可以处理非均匀的雾霾。使用时用户发送待处理图片,返回经过去雾处理后的结果图片。 前提条件 在使用图像服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。

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  • 实例重部署预处理

    实例部署预处理 操作场景 对于包含本地盘的云服务器,当进行“本地盘换盘”和“实例部署”事件的“授权重部署”操作时,需要先对本地盘进行实例部署预处理,避免云服务器异常风险。 本文介绍如何对Linux操作系统的磁盘增强型(D系列)和超高I/O型(I系列)的E CS 实例进行实例部署的预处理操作。

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  • 华为人工智能工程师培训

    low2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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  • 数据准备

    去除噪声的数据进行填充。操作步骤如下。 单击表头,选择需要数据噪的特征列。 单击“数据准备”,从下拉框中选择“数据噪”。 弹出“数据噪”对话框。检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 单击“确定”,执行数据噪。 父主题: Python和Spark开发平台

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