AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    机器学习在深度学习 更多内容
  • 方案概述

    、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 什么是Fabric

    益增大的数据处理和机器学习/深度学习任务对分布式计算的问题,也为数据工程和机器学习工程提供统一的完整Workflow。Fabric Ray支持Ray-Data、Ray-Train、Ray-Serve模块,分别满足分布式数据预处理、分布式训练、分布式模型推理服务的应用场景。 在线推理

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    停止该服务。 图7 停止服务 清除OBS中的数据。 控制台左侧导航栏的服务列表,选择“对象存储服务OBS”,进入OBS服务详情页面。 左侧导航栏选择“桶列表”,列表详情,找到自己创建的OBS桶,单击桶名称,进入OBS桶详情。 桶的详情页,左侧导航栏选择“对象”,右侧“名

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    停止该服务。 图7 停止服务 清除OBS中的数据。 控制台左侧导航栏的服务列表,选择“对象存储服务OBS”,进入OBS服务详情页面。 左侧导航栏选择“桶列表”,列表详情,找到自己创建的OBS桶,单击桶名称,进入OBS桶详情。 桶的详情页,左侧导航栏选择“对象”,右侧“名

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • ModelArts中常用概念

    rch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,ModelArts支持的所有AI引擎(Te

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  • 最新动态

    功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 实际应用中,升级、回滚是一个常见的

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  • 套餐包

    时长 = 购买数量 * 购买时长。 实际使用过程中,会对时长产生扣除;扣除时长 = 所有任务消耗时长的总和,每个任务消耗的时长 = 单任务节点个数 * 任务运行时间。 套餐包余量预警 为避免产生按需消费,建议通过设置套餐包剩余量预警,以确保套餐包用尽前及时接收预警。设置套餐包剩余量预警步骤如下:

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  • AI防护者初始化

    AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面,URL地址为“https://<管理节点IP>:8000” 启用主动学习机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题: AI防护者初始化

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  • 图像搜索

    n Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取 图像搜索 结果,帮助用户图像库中进行相同或相似图像搜索。 API文档 添加数据 搜索数据 检查数据 更新数据 删除数据 02 入门 通过使用图像搜索服务的通用图片搜

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  • Kubeflow部署

    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版本已经发布,包含开

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  • 执行作业

    展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 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。 “可信联邦学习”页面,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业 弹出的界面配置执行参数,配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数,单击“确定”即可开始训练作业。

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  • OptVerse简介

    OptVerse简介 天筹求解器(OptVerse)SDK概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。

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  • 功能介绍

    北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等,实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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  • 数据处理场景介绍

    复图片、相似图片等问题;一批输入旧模型的推理数据中,通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强: 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。

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  • 方案概述

    elArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • 方案概述

    elArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • 使用自动学习实现物体检测

    使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • Standard模型训练

    Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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  • Standard Workflow

    针对工作流开发,Workflow提供流水线需要覆盖的功能以及功能需要的参数描述,供用户使用SDK对步骤以及步骤之间的关系进行定义 针对工作流复用,用户可以开发完成后将流水线固化下来,提供下次或其他人员使用,同时无需关注流水线中包含什么算法或如何实现 图1 Workflow流程 父主题: Standard功能介绍

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  • 订购华为RPA-WeAutomate工具

    华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法,通过模拟并增强人与计算机的交互过程,实现工作流程自动化。快速构建企业级智能自动化平台,一站式获取RPA+AI+小程序能力,助力客户打通数字化转型最后一公里。 华为RPA-WeAutomate工具页面已迁移整合至智能流程机器人页面。控制台页面提

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