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。

 
 

    机器学习中如何选择特征 更多内容
  • 特征选择

    单击界面右上角的图标,选择“数据处理 > 特征选择 > 选择列”,界面新增“选择列”内容。 对应参数说明,如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 列筛选方式 特征列的筛选方式,有如下两种: 列·选择 正则匹配 列名 列筛选方式为“列选择”时展示,如果有多列特征数据需要保留,可单击“”同时选中多列特征名称。

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  • 过滤式特征选择

    discretization_bin_num 否 离散化连续特征区间数量 None is_sparse 是 是否是K:V的稀疏特征 False kv_col 否 稀疏特征列名 "" item_spliter 否 K:V特征每个item之间的分隔符 "," kv_spliter 否 K:V特征每个key与value之间的分隔符

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  • 机器无法选择?

    机器无法选择? 请确认机器状态是否正确,资源状态为运行且UniUniAgent状态为运行。 UniUniAgent安装可参考安装UniAgent。 父主题: 资源运维常见问题

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  • 查询特征选择执行结果

    "result_ext" : "" } 状态码 状态码 描述 200 查询执行结果成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 机器学习端到端场景

    default="0.002", description="训练的学习率策略(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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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,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,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较

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  • 概述

    特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 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的情况,联合多个参与者的共同样本的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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  • 开发环境中如何选择存储

    开发环境如何选择存储 不同存储的实现都不同,在性能、易用性、成本的权衡可以有不同的选择,没有一个存储可以覆盖所有场景,了解下云上开发环境各种存储使用场景说明,更能提高使用效率。 仅支持挂载同一区域下的OBS并行文件系统(PFS)和OBS对象存储。 表1 云上开发环境各种存储使用场景说明

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  • 基本概念

    在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持的特征操作有重命名、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、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角的图标的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包

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  • 最新动态

    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 在实际应用,升级、回滚是一个常见的场景

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  • APP特征信息中,MD5值如何填写?

    APP特征信息,MD5值如何填写? APP特征信息的MD5值,指的是APP证书的数字指纹值。对于安卓版APP,请填写证书的MD5值(以16进制形式填写)。对于苹果版APP,请填写证书的SHA-1值(以16进制形式填写)。 父主题: APP备案FAQ

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  • 如何选择地域

    专属企业存储服务为专属云内的 裸金属服务器 (Bare Metal Server,简称BMS)提供存储资源,需与使用存储资源的BMS位于相同地域和可用分区。

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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的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的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook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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  • 如何选中全量特征列?

    如何选中全量特征列? 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程,在特征操作界面,单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程,在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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  • 如何选择区域?

    如何选择区域? 区域(Region)从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region,通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region;专属Re

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  • 如何选择版本

    另外,当作业节点调度的已使用次数+运行次数+本日将运行次数之和大于此版本规格,执行调度批处理作业或者启动实时作业时就会提示作业节点调度次数/天超过配额。 [3] 技术资产数量:该规格指的是数据目录中表和OBS文件的数量,可以通过“技术资产数量增量包”进行扩容,如何购买请参考购买规格增量包。

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  • 如何选择地域

    专属企业存储服务为专属云内的裸金属 服务器 (Bare Metal Server,简称BMS)提供存储资源,需与使用存储资源的BMS位于相同地域和可用分区。

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  • 数据特征

    数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题: 预置算子说明

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  • 创建数据预处理作业

    创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤,其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换,以达到数据在训练模型可使用、可实用,在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。

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  • 如何选择区域?

    如何选择区域? 区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大,由于带宽的原因,不可能只建设一个数据中心为全国客户提供服务。因此,根据地理区域的不同将全国划分成不同的区域。 选择区域时通常根据就近原则进行选择,例如您或者您的客户在北京,那么您可以选择华北服务区,这样可以减少访问服务的网络时延,提高访问速度。

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  • 查看算子

    容不会覆盖原有的预置算子。 自定义算子 自定义算子类别展示开发者自行开发的算子,如图1蓝色框所示,初始为空。 该界面包含新增自定义算子和上传自定义算子两个按钮,开发者可以直接在线编写算子或上传本地已有的算子。 在当前版本,一个自定义算子对应一个ipynb文件,开发者可使用Jupyter

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