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    机器学习制作数据集 更多内容
  • 创建图像分类项目

    可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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  • 创建预测分析项目

    对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。

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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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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 什么是Ray

    还引入了动态任务图的概念,这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载,例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持,Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用,对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说,是一个强有力的工具。同时,Ray生态系统还包括一些高级库,例如Ray

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  • 产品术语

    行项目,这个被复用的脚本、任务或项目被称为私有模板。 SRE 网络可靠性工程师。SRE起源于国外大型互联网公司,直接掌管着互联网公司的机器服务,保证网站不宕机是他们的使命。SRE基本是从软件研发工程师转型,有很强的编程算法能力,同时具备系统管理员的技能,熟悉网络架构等,是一个要

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  • 制作服务包目录

    制作服务包目录 新建一个文件夹,可任意命名,以etcd服务为例,暂定命名为etcd,在etcd文件夹下创建两个子目录,分别命名为package,images。 etcd | --- package | --- images 父主题: 制作流程

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  • 分布式训练功能介绍

    代码示例。 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU):针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业:介绍如何在ModelArts的开发环境中,使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    ModelArts Standard自动学习案例 表2 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集,使用ModelArts自动学习的物体检测算法,识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

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  • ModelArts

    Standard创建AI应用部署在线服务 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类

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  • 创建算法

    创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律,并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果,用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景,ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 排序策略-离线排序模型

    一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明

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  • 大数据参考架构

    大数据参考架构 下图是典型的大数据架构,从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用,构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程,企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件: 业务数据源: 业务数据源是大数据平台的数据输入来源,可以是

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  • Paraformer基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)

    md │ ├── seg_dict │ ├── tokens.json 步骤七:下载Aishell1数据集 下载Aishell1数据集。 图1 Aishell-1数据集 解压后,存放的目录结构如下: torch_npu ├── infer.py ├── speech_par

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 智能信息模板制作规范

    智能信息模板制作规范 智能信息模板规范有哪些约束限制 智能信息模板有哪些 智能信息模板总体设计规范有哪些 智能模板制作常见问题 智能信息模板各版式规范及案例 智能信息模板审核时间

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  • 制作用户桌面镜像

    制作用户桌面镜像 操作场景 该任务指导用户制作用户桌面镜像。 前提条件 已获取用户登录管理控制台的帐号名和密码。 已获取操作系统管理员“Administrator”账号的密码。 操作步骤 登录 云服务器 控制台。 在左侧列表中选择“ 弹性云服务器 ”。 在待制作镜像的云 服务器 所在行,选择“更多

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  • 网页版小程序制作

    网页版小程序制作 电脑网站生成小程序 进入建站后台-电脑网站设计页面,在“小程序推广>小程序”中,单击“我已有小程序,直接授权”,扫码授权符合条件的小程序账号。 图1 授权小程序 注:若您还没有微信小程序,需先注册小程序,可使用已认证公众号快速注册小程序或直接注册小程序。 授权成

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  • 查询视频制作剧本详情

    查询视频制作剧本详情 功能介绍 该接口用于查询视频制作剧本详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/digital-human-video-scripts/{script_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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