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。

 
 

    机器学习中的交叉熵 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    PlaceholderType.STR, description="请输入一个只包含大小写字母、数字、下划线、划线或者中文字符名称。填写已有标注任务名称,则直接使用该标注任务;填写新标注任务名称,则自动创建新标注任务") ), inputs=wf.steps.LabelingIn

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  • Standard自动学习

    Standard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。 M

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  • 交叉表格

    设置。 条件形式:需要设置字段为度量时,支持且条件和或条件设置。也支持对数据聚合前和聚合后设置。 排序 对拖入字段类别轴/维度进行排序,支持三种方式分别为不排序、升序、降序。 排序设置:单击排序内字段,选择改需要顺序。 说明: 使用维度排序:拖拽维度字段进排序槽位

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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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  • 基本概念

    特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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  • 难例上传介绍及说明

    版本到1.1.2,详情请见升级固件版本。 当前主要支持难例发现算法如下。 图片分类 CrossEntropyFilter(threshold_cross_entropy) 原理: 根据推理结果交叉,判断是否小于交叉,小于则为难例。 输入: 推理结果prediction classes

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  • 难例上传介绍及说明

    版本到1.1.2,详情请见升级固件版本。 当前主要支持难例发现算法如下。 图片分类 CrossEntropyFilter(threshold_cross_entropy) 原理: 根据推理结果交叉,判断是否小于交叉,小于则为难例。 输入: 推理结果prediction classes

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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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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    .4.5Kernel,创建一个空算链。 创建算链后,左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面拖拽预置算子或自定义算子至右侧算链编辑界面,如图2所示,则创建算子成功。 图2 拖拽创建节点 在画布,鼠标移至

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  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    登录手机app,点击“我”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入,在个人中心页面,点击“我学习”后面的箭头,进入“我学习 页面。 图5 个人中心页面(我岗位、我技能) 在“我学习页面,点击每个具体课程卡片,进入到课程详情页面。可以按“进行、已完成,必修,选修”过滤,可以按课程标题搜索

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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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  • 防勒索病毒概述

    定是否为HSS预置诱饵文件。 诱饵文件不会对您业务产生影响,也不存在任何恶意行为,若将诱饵文件删除,HSS将无法诱捕新型未知勒索病毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上可信进程修改文件行为,对绕过诱饵文件勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索

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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 服务器 后,输出学习结果可能存在一些特征不明显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“自动确认可

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供一站式深度学习平台服务,内置大量优化网络模型,以便捷、高效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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  • 背景信息

    ,容易出现偏差。 现在,可以使用ModelArts服务ML Studio提供销售预测模板,省时省力地得到餐厅未来3个月内销售预测结果。 作为餐厅经营人员,可根据预测结果更好地判断在新地段开设哪种类型餐厅,并把预测出来销售量较高时间段(例如每年5~7月是餐厅旺季)作为餐厅

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  • 产品术语

    模型训练输出预测值,对应数据集一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据:花瓣长度和宽度、花萼长度和宽度、鸢尾花种类。其中,鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部参数,必须用户手动配置和调整,可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成模型进行打包

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  • 概述

    存储方式:是指计算节点部署时选择存储方式,目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互数据存储在计算节点所在机器上,后一种是计算节点交互数据存储在部署时选择OBS桶。 数据目录:计算节点部署时选择存储路径,用于 TICS 服务数据和外部交互。用户只有

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  • 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少

    自动学习偏好设置各参数训练速度大概是多少 偏好设置: performance_first:性能优先,训练时间较短,模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance:平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first:精度优先,训练

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  • ALM-12040 系统熵值不足

    当检查到真随机数方式已经配置或者伪随机数方式配置了随机数参数,或者两者均没有配置但是五次检查,至少有一次值大于等于100,则告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 12040 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警集群或系统名称。 服务名 产生告警服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。

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