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。

 
 

    机器学习正则化参数 更多内容
  • 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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  • 测试机器人

    测试机器人 您可以对您配置的订餐机器人进行测试,来判断您的配置是否正确。 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

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  • 配置机器人跟踪

    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。 最多可添加20个机器人接入码。 若流程接入码和流程轨迹均不配置,在接触记录中,查看的IVR流程为空。 后续操作 当被跟踪的流程接入码绑定的IVR被座席使用的话,可在“客户接触历史

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  • FPGA加速型

    3MHz。让您的应用不再受限硬件配置。 硬件加速器资源池 FPGA云服务的硬件加速资源以池的形式呈现,像分配CPU资源一样,按照您的需求分配最合适、最经济的FPGA资源。通过FPGA虚拟技术、隔离技术和分布式技术,可以实现节点内FPGA资源的共享,而这一切对您的业务都是透明的,从而最大化满足您业务的硬件加速需求。

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  • 最新动态

    创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 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

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  • GS

    GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • 创建防护策略

    配置Windows防护策略 表3 策略基本信息说明 参数 参数说明 策略名称 创建的勒索病毒防护策略的策略名称。 智能学习天数 请根据您业务的场景选择智能学习的天数,您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 智能学习功能是通过机器学习引擎学习 服务器 上的进程修改文件的行为。 防护状态

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  • 参数

    回的相关参数,仅在意图匹配图元有效,如需后续使用,需值给流程变量传递给后续节点。 IVRREQUEST:IVR请求变量,当IVR流程调用智能流程时,通过IVR流程通过OIAP的对话接口传入的变量。 手工在选择的前缀后输入点(.),并将光标聚焦到点后,系统关联显示可用参数,直接选择。

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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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  • 应用场景

    量的规划(例如促销活动的准备过程中,需要为每个应用准备多少台机器)也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力,当应用出现崩溃或请求失败时,通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视拓扑:应用拓扑自发现,异常应用实例无处躲藏。 调用链追踪:拓扑图

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  • ModelArts

    ModelArts-成长地图 | 华为云 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标注、大规模分布式Training、自动模型生成,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。 图说ModelArts

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  • 背景信息

    ,帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程,您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节,一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模,您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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  • LightGBM回归

    为gbdt lambda_l1 - L1正则系数,默认为0.0 lambda_l2 - L2正则系数,,默认为0.0 num_batches - 如果大于0,在训练中将数据集分割成不同的批次,默认为0 parallelism - 学习树时的并行方法,支持data_parallel

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  • 应用白名单策略

    。 添加学习服务器时,可以添加一个或者多个服务器,HSS将对一个或多个服务器进行自动聚类和收集“可信”、“不可信”和“未知”的应用进程数据。 图4 添加白名单策略学习服务器 单击“确认”,完成白名单策略学习服务器的添加。 在学习服务器列表中,您可以查看学习服务器的“服务名称”、“IP地址”和“系统”。

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  • 修订记录

    更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • GS

    name 模型的实例名,每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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  • 产品功能

    对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模,支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署,聚合计算节点动态扩容,支持云、边缘、H CS O多种部署模式。 可视数据监管 为数据参与方提供可视的数据使用流

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

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  • ML Studio快速入门

    ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题: ML Studio

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  • 构建学习器

    "table_highlight_method":"best", "log_interval":10} ) 表1 Learner初始参数说明 参数名称 可选/必选 参数类型 参数描述 model 必选 Model object 模型对象,初始方法参考Model模块。 datablock 必选 DataBlock

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