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    机器学习语义 更多内容
  • 多语义化

    语义化 参数多语言支持对variable的参数名字、描述和类型进行词条翻译,当前支持zh_cn、en_us两种语义 i18n中示例如下: "i18n": { "zh_cn": [ { "variable_name":

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶,视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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  • 语义识别图元

    选择“智能机器人”,将流程绑定机器人。 选择“智能机器人”,在对应机器人的最后一列单击“更多”,绑定已激活的领域。 选择“智能机器人”,在对应机器人的最后一列单击“呼叫测试”。 进入测试对话窗口中,单击“开始呼叫”,测试机器人。输入“你好”,机器人回答“你好”表示语义识别成功。 父主题:

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  • 语义分割2D

    "shape_type": "polygon", "label_meta_name": "road", "serial_number": 1, "label_meta_id": 0, "polygon": {"size": 3,

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  • 语义分割3D

    "ascii_char": "\"" }, "shape_type": "polygon_3d_v2", "serial_number": 0, "label_object_id": -1, "name": "car" },

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  • 大模型开发基本概念

    训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 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

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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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  • 语义分割点云标注任务

    语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务,单击任意一帧,进入人工标注。 单击左侧标注工具栏,选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。

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  • 语义识别业务请求接口

    "commands": "systemQA" } ], "errorCode": 0 } 父主题: 机器人管理

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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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  • 语义分割图片标注任务

    语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮,(快捷键4,非小键盘)绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3

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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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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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  • 错误次数清零图元

    保存并发布流程。 选择“智能机器人”,将流程绑定机器人。 选择“智能机器人”,在对应机器人的最后一列单击“呼叫测试”。 进入测试对话窗口中,单击“开始呼叫”,测试机器人。不停输入错误的语料,机器人一直回答“未知意图”,若超过三次仍未回复错误三次,则表示错误次数清零图元在流程中生效。 图5

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  • 错误次数清零图元

    保存并发布流程。 选择“智能机器人”,将流程绑定机器人。 选择“智能机器人”,在对应机器人的最后一列单击“呼叫测试”。 进入测试对话窗口中,单击“开始呼叫”,测试机器人。不停输入错误的语料,机器人一直回答“未知意图”,若超过三次仍未回复错误三次,则表示错误次数清零图元在流程中生效。 图5

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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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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  • 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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  • 和机器人说你好

    关联。 单击流程后的“呼叫测试”,输入“你好”,机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”,需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”,在机器人配置中,开启机器人,可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时,需要配置被叫路由。

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