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    机器学习油气 更多内容
  • 创建数据预处理作业

    假设您有如下数据集(只展示部分数据),由于数据不够完整,如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准,需要基于对数据的理解,对数据进行特征预处理。例如: job字段是多类别的变量,其值0、1、2实际没有大小之分,一般会将该特征转换成向量,如值为0用向量[1

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  • Kubeflow部署

    Kubeflow诞生于2017年,Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势,让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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  • SA与HSS服务的区别?

    Security Service,HSS)是以工作负载为中心的安全产品,集成了主机安全、容器安全和网页防篡改,旨在解决混合云、多云数据中心基础架构中服务器工作负载的独特保护要求。 简而言之,SA是呈现全局安全态势的服务,HSS是提升主机和容器安全性的服务服务功能区别 SA通过采

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  • 基本概念

    自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习

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    ModelArts不仅支持自动学习功能,还预置了多种已训练好的模型,同时集成了Jupyter Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测)

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    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • Storm应用开发简介

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  • 智能场景简介

    针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。

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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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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 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,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 附录

    基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator:通过Flink operator ,把Flink集群描述成yaml文件,接触kubernetes的

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  • 提交排序任务API

    解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • CREATE MODEL

    attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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