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。

 
 

    机器学习中的分类 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    default="0.002", description="训练学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudioNotebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类)

    ModelArtsAI Gallery中提供了常见精度较高算法和相应训练数据集,用户可以在AI Gallery资产集市获取。 步骤8:清除相应资源 在完成预测之后,建议关闭服务,以免产生不必要计费。 停止运行服务 预测完成后,单击页面右上角“停止”,即可停止该服务。 单击左

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  • 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类)

    选择“自动学习”,进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 计费模式:按需计费。 名称:自定义您项目名称。 描述:自定义描述您项目详情,例如垃圾分类。 数据集:下拉选择已下载数据集(步骤2已成功导入数据集,默认为下拉数据集列表第一个数据集)。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    CCE集群版本为处于维护版本 cce 确保CCE集群版本为处于维护版本。 CCE集群版本为停止维护版本,视为“不合规” 为了保证您服务权益,建议尽快升级到最新商用版本。集群升级流程包括升级前检查、备份、升级和升级后验证几个步骤,具体操作流程可见CCE服务说明文档升级概述。 c

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  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

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  • 分类算法中的难例图片判断

    分类算法难例图片判断 对分类结果进行判断。 接口调用 hard_sample_classification_filter(inputs,input_size) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 inputs 是 list 类别得分,例如[class1-score

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类参数,使其达到所要求性能过程,也称为监督训练或有教师学习。常见有回归和分类。 非监督学习:在未加标签数据,试图找到隐藏结构。常见有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 分类

    分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题: 模型工程

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    拖拽创建结点 在画布,鼠标移至算子结点,从右侧输出端口,如图3所示,拖动连线至下一个算子结点,鼠标尽量放置至如图4 连线结束位置所示红框位置。 图3 从输出端口移动至下一结点 图4 连线结束位置 进行算子连线。 算子之间具有数据流入流出关系,如果源算子与目标算子输出输入端口数量都为1,则直接连线,如图4所示。

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  • 移除资产关联的分类

    } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言SDK代码示例,请参见API Explorer代码示例页签,可生成自动对应SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 OK。 400 BadRequest。 401 Unauthorized。

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  • 华为人工智能工程师培训

    介绍神经网络定义与发展,深度学习训练法则,神经网络类型以及深度学习应用 图像识别、语音识别、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关实验操作 本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网

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  • 混淆矩阵

    混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习总结分类模型预测结果情形分析表,以矩阵形式将数据集中记录按照真实类别与分类模型预测类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵行表示真实值,矩阵列表示预测值。 True Positive(TP):真正类。样本真实类别是正类,并且模型识别的结果也是正类;

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  • 文章分类

    文章分类 管理文章分类,管理员可添加、编辑、删除文章分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入知识管理界面。 单击“公告”>“文章分类”,单击“添加分类”。输入内容后单击“确定”,完成添加。 单击“添加子分类”,还可添加二级分类,更好管理企业知识内容。 父主题: 公告

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  • 问答分类

    问答分类 管理问答分类,管理员可添加、编辑、删除问答分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入知识管理界面。单击“问答”> “分类”。可添加二级子分类。 父主题: 问答

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  • 分类设置

    音视频文件归类后,您也可以在分类设置页面,单击对应分类分类视频”,即可检索到该类别下所有的文件。 您可以单击分类“删除”,删除不需要类别。 对于父类和子类删除,该分类音视频文件处理方式是不同,如下所示: 若删除类别有父类,则原来属于该分类音视频文件将自动划分到父类。 若删

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  • 分类&映射

    分类&映射 查看已有分类映射 创建/复制/编辑分类映射 管理分类映射 父主题: 运营对象管理

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  • LightGBM分类

    目标列经过标签编码后列名,默认为"label_index" classifier_feature_vector_col - 算子输入特征向量列列名,默认为"model_features" prediction_index_col - 算子输出预测label对应标签列,默认为"prediction_index"

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  • 什么是AI应用

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力一种科技能力。AI最核心能力就是根据给定数据做出判断及预测。 Astro轻应用提供了开发AI应用能力,目的就是将隐藏在一大堆数据背后信息进行集中处理并提炼,总结得到所研究对象内在规律,从而提供相应服务。 AstroZero提供AI应用

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  • 自动学习

    ModelArts通过机器学习方式帮助不具备算法开发能力业务开发者实现算法开发,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参数自动化选择和模型自动调优自动学习功能,让零AI基础业务开发者可快速完成模型训练和部署。依据开发者提供标注数据及选择场景,无

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  • 与其他服务的关系

    云审计服务(Cloud Trace Service,CTS) 审计 标签用于标识OBS桶,以实现对OBS桶进行分类。 标签管理服务(Tag Management Service,TMS) 标签 通过密钥管理KMS功能对上传到OBS文件进行加密。 数据加密服务(Data

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