AI开发平台ModelArts

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    机器学习影像匹配 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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  • AI智能生成

    AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用:智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习,理解用户输入的集成业务需求,匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器,生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题: 功能特性

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  • 问答模型训练(可选)

    高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习:适用于对问答精准度要求很高的场景,扩展问越多,效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

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  • 如何配置任务匹配规则?

    如何配置任务匹配规则? 前提条件 “任务调度模式”=“智能调度” 父任务的状态=待调度 配置简介 1.点击左上角按钮“选择匹配规则维度”在弹出界面中勾选基本信息与扩展信息后,点击下方下载 图3.8-1 匹配规则维度 2.导入“任务匹配执行人”规则 每次导入数据都按照新增处理,历史数据需要修改必须先做删除后重新导入。

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  • 配置智能信息匹配流程

    配置智能信息匹配流程 系统预置的智能信息匹配流程如下所示: 该流程实现如下功能: 在应答图元,向客户播放欢迎提示语。该语音文件需要自定义。 在1处的业务接口调用图元中,根据每次交互记录,将客户端发送的文本信息采用空格间隔,并记录该信息是客户说的还是座席说的。 在语义识别图元,对本次交互的信息进行识别:

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  • 子图匹配(Subgraph Matching)

    子图匹配(Subgraph Matching) 概述 子图匹配(subgraph matching)算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图,这是一种基本的图查询操作,意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配(subgraph matching)算法适用于

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  • 模式匹配操作符

    模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法:SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外,还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述:判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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  • 模式匹配操作符

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  • 模式匹配操作符

    与LIKE不同,正则表达式允许匹配串里的任何位置,除非该正则表达式显式地挂接在串的开头或者结尾。 除了上文提到的元字符外, POSIX正则表达式还支持下表的模式匹配元字符。 表3 模式匹配元字符 元字符 含义 ^ 表示串开头的匹配。 $ 表示串末尾的匹配。 . 匹配任意单个字符。 正则表达式函数

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  • 模式匹配操作符

    模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法:SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外,还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述:判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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    模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法:SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外,还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述:判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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  • 模式匹配操作符

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  • 应用场景说明

    。实际操作中,我们通过对单个影像实例进行查看和对比,在界面上设置“AI训练”或“学习案例”,以标识出正样本。 专家经验库按不同采集来源的图片与视频进行分类,分为任务经验库和问题经验库(问题经验库暂未实现),其中任务经验库分为检查单、任务与告警三种归类方式。 用户可以通过专家经验库

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  • 模式匹配操作符

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • 查看训练任务详情与训练指标

    数据质量差,或学习率设置过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线:上升 Loss曲线平缓,保持高位:Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大,或模型的学习率设置过小,导

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  • 概述

    文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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  • 配置审批流及匹配规则

    配置审批流及匹配规则 配置审批流 父主题: 任务管理

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