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。

 
 

    机器学习中相似性度量 更多内容
  • AI开发基本概念

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

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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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  • 缺陷度量

    缺陷度量 统计维度 缺陷度量视图默认展示统计报表:缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表:指标取值取当前时刻的全部工作项的相应数据,例:“缺陷概览统计”的全部缺陷数等于统计时的全部缺陷总数。

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  • 缺陷度量

    缺陷度量 统计维度 缺陷度量视图默认展示统计报表:缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表:指标取值取当前时刻的全部工作项的相应数据,例:“缺陷概览统计”的全部缺陷数等于统计时的全部缺陷总数。

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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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  • 缺陷度量

    缺陷度量 统计维度 缺陷度量视图默认展示统计报表:缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表:指标取值取当前时刻的全部工作项的相应数据,例:“缺陷概览统计”的全部缺陷数等于统计时的全部缺陷总数。

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  • 度量版本

    度量版本 登录服务首页,搜索目标项目并单击项目名称,进入项目。 单击导航栏“测试 > 测试质量看板”,进入“测试质量看板”页面。 查看版本的测试质量看板。 在页面左上角版本下拉框可以切换版本,再次单击测试计划下拉列表,可以切换测试计划,查看测试质量看板。 父主题: 测试管理

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  • 部署记录度量

    部署记录度量 获取指定项目的应用部署成功率 获取指定应用的应用部署成功率 父主题: API

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  • 查询度量单位进制

    查询度量单位进制 功能介绍 伙伴在伙伴销售平台上查询度量单位的进制转换信息,用于不同度量单位之间的转换。 接口约束 该接口可以使用合作伙伴AK/SK或者Token调用。 调试 您可以在 API Explorer 调试该接口。 URI GET /v2/bases/conversions

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    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,鼠标移至算子节点,从右侧输出端口,如图3所示,拖动连线至下一个算子节点,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节点 图4 连线结束位置 进行算子连线。

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  • 测试度量和报告

    测试度量和报告 导读 测试质量看板-项目级仪表盘 测试计划首页-个人级仪表盘 自定义测试报表 测试质量评估

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  • 查询度量单位进制

    查询度量单位进制 功能介绍 客户在自建平台上查询度量单位的进制转换信息,用于不同度量单位之间的转换。 接口约束 该接口可以使用客户AK/SK或者Token调用。 调试 您可以在API Explorer调试该接口。 URI GET /v2/bases/conversions 表1

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  • 管理与度量测试计划

    “手工测试”、“接口自动化”、“性能自动化”部分,按执行方式统计测试用例执行情况和缺陷数量。 单击左下方“点击添加报表”,可以在页面添加更多报表,也可以通过单击右上角“新建报告”来添加测试报告。 单击页面左上方测试计划名称,可以切换测试计划,也可以查看全局用例库的质量报告。 父主题:

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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的合规实践 该示例模板对应的合规规则的说明和修复项指导如下表所示: 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 说明指导 规则描述 修复项指导 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本

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  • 查询配体相似性图计算任务

    d} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,您可以从获取项目ID获取。 最小长度:1 最大长度:128 eihealth_project_id 是 String 平台项目ID。 最小长度:1 最大长度:128 task_id

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  • 数据治理度量维度

    数据治理 度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式,包括11个治理模块,60多个调查问卷事项,全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式,由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。评分卡是季度性打分,作为一个工具手段持续推动

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  • 数据治理度量评估体系

    数据治理度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则

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  • 应用场景

    知识梳理 通过图上分析计算,合并相似本体,进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系,识别学习路径,针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为,帮助客户挖掘出潜在的风险,为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。 实时欺诈检测

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  • ML Studio简介

    的载体。 算链的算子之间可以通过有向无环图(DAG)的形式组合,也可不与任何算子组合,一个算链可包含若干个DAG或零散算子。 在运行过程,通过DAG形式组合的算子将严格按照DAG顺序调度运行,而未按DAG形式组合的算子则按照添加至算链的先后顺序运行。 MLS的一个算链可转换

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  • 创建配体相似性图计算任务

    路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,您可以从获取项目ID获取。 最小长度:1 最大长度:128 eihealth_project_id 是 String 平台项目ID。 最小长度:1 最大长度:128 请求参数 表2 请求Header参数

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  • 删除配体相似性图计算任务

    k_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,您可以从获取项目ID获取。 最小长度:1 最大长度:128 eihealth_project_id 是 String 平台项目ID。 最小长度:1 最大长度:128 task_id

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