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    机器学习中的样本库 更多内容
  • 管理样本库

    单击左侧导航树样本”,进入样本管理页面。 图1 进入样本管理页面 在样本管理页面,单击目录上,然后在光标移动到目录上,单击后,输入分类名用于新增样本分类。分类名称只能包含英文字母、数字、“_”,且长度不超过64个字符,超出部分将被截断。样本分类最多支持10层(不包含“全部”层)。

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  • 概述

    多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出模型权重在某一数据集上预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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情况,联合多个参与者共同样本不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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  • 可信智能计算服务 TICS

    据安全前提下,利用多方数据实现联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少情况,联合多个参与者具有相同特征多行样本进行联邦机器学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出模型权重在某一数据集上的预测输出效果。

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  • 最新动态

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  • 查看/标识/取消/下载样本

    查看/标识/取消/下载样本 前提条件 具有专家经验浏览用户角色权限ISDP用户,可以自由查看专家经验图片/视频等影像样本数据。 具有专家经验管理员角色权限ISDP用户,可以对专家经验图片/视频等影像样本数据进行设置标签操作。 用户已授予专家经验相关角色。授权方法请参见“23

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景合规实践 该示例模板对应合规规则说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护版本 cce CC

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  • 批量添加样本

    14:图像目标框面积占比与训练数据集特征分布存在较大偏移。 15:图像目标框边缘化程度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 16:图像目标框亮度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 17:图像目标框清晰度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 18:图像目标框堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表,选择“操作”列“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题: 智能问答机器

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  • 批量删除样本

    批量删除样本 根据样本ID列表批量删除数据集中样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import

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  • 批量删除样本

    是否删除源文件,对非文本类型数据集有效(文本类型数据集因为是导入整个文本文件,故删除一条样本不会对源文本有影响)。可选值如下: false:不删除源文件(默认值) true:删除源文件(注意:此操作可能影响已使用这些文件数据集版本或其他数据集,导致页面展示异常或者训练/推理异常)

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  • 样本管理

    样本管理 查询样本列表 查询单个样本详情 批量删除样本 父主题: 数据管理

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  • 样本对齐

    样本对齐 单击右下角下一步进入“样本对齐”页面,这一步是为了进行样本碰撞,过滤出共有的数据交集,作为后续步骤输入。企业A需要选择双方样本对齐字段,并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后数据量及对齐结果路径。 父主题: 使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 产品功能

    业,根据合作方已提供数据,编写相关sql作业并获取您所需要分析结果,同时能够在作业运行保护数据使用方数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算 服务提供在保障用户数据安全前提下,利用多方数据实现联合建模,曾经被称为联邦机器学习。

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  • 查询单个智能标注样本的信息

    14:图像目标框面积占比与训练数据集特征分布存在较大偏移。 15:图像目标框边缘化程度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 16:图像目标框亮度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 17:图像目标框清晰度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 18:图像目标框堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 批量更新团队标注样本的标签

    14:图像目标框面积占比与训练数据集特征分布存在较大偏移。 15:图像目标框边缘化程度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 16:图像目标框亮度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 17:图像目标框清晰度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 18:图像目标框堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 查询团队标注的样本信息

    14:图像目标框面积占比与训练数据集特征分布存在较大偏移。 15:图像目标框边缘化程度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 16:图像目标框亮度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 17:图像目标框清晰度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 18:图像目标框堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 查询样本对齐结果

    。通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述

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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器参数,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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  • 什么是Ray

    通过提供对分布式计算支持,Ray促进了更快模型训练和更有效资源使用,对于那些希望在多台机器上扩展其应用研究人员和工程师来说,是一个强有力工具。同时,Ray生态系统还包括一些高级,例如Ray Tune(用于超参数调整)、RLlib(用于强化学习)、Ray Serve(

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  • 创建纵向联邦学习作业

    定义XGBoost算法决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10整数。 分类阈值

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  • 应用场景说明

    标准影像作为模型训练样本数据。实际操作,我们通过对单个影像实例进行查看和对比,在界面上设置“AI训练”或“学习案例”,以标识出正样本。 专家经验按不同采集来源图片与视频进行分类,分为任务经验和问题经验(问题经验暂未实现),其中任务经验分为检查单、任务与告警三种归类方式。

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