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。

 
 

    简单机器学习的代码 更多内容
  • 简单表达式

    is distinct from A和B数据类型、值不完全相同时为true。 A和B数据类型、值完全相同时为false。 将空值视为相同。 is not distinct from A和B数据类型、值不完全相同时为false。 A和B数据类型、值完全相同时为true。 将空值视为相同。

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  • 简单表达式

    is distinct from A和B数据类型、值不完全相同时为true。 A和B数据类型、值完全相同时为false。 将空值视为相同。 is not distinct from A和B数据类型、值不完全相同时为false。 A和B数据类型、值完全相同时为true。 将空值视为相同。

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  • 简单表达式

    is distinct from A和B数据类型、值不完全相同时为true。 A和B数据类型、值完全相同时为false。 将空值视为相同。 is not distinct from A和B数据类型、值不完全相同时为false。 A和B数据类型、值完全相同时为true。 将空值视为相同。

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  • 通过API方式上传简单文件

    String 承载REST服务端点服务 域名 或IP地址。 appID 是 String 应用ID。 modelNumber 是 String 数据模型编码。 modelName 是 String 数据模型英文名称。 dataType 否 String 数据模型类型。 entity:数据实体

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  • 简单表达式

    简单表达式 逻辑表达式 逻辑表达式操作符和运算规则,请参见逻辑操作符。 比较表达式 常用比较操作符,请参见比较操作符。 除比较操作符外,还可以使用以下句式结构: BETWEEN操作符 操作符BETWEEN...AND会选取介于两个值之间数据范围。这些值可以是数值、文本或日期。

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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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  • 方案概述

    机器学习(ML)访问,只需简单配置,就能够自行生成准确销量预测模型,而无需编写任何代码;而对于初阶算法工程师,该方案还提供了对应高阶功能,允许进行模型调参,从而达到更佳模型效果。 该解决方案适合如下场景销量预测: 生鲜销量预测 线上超市销量预测 方案架构 该解决方案基

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  • CREATE MODEL

    attribute_name 在监督学习任务重训练模型目标列名(可进行简单表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名命名规范。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型超参名称。 取值范围:字

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  • 进阶用法的样例代码

    进阶用法样例代码 如果您已经熟悉了常用操作,同时熟悉MoXing Framework API文档以及常用Python编码,您可以参考本章节使用MoXing Framework一些进阶用法。 读取完毕后将文件关闭 当读取OBS文件时,实际调用是HTTP连接读去网络流,注意要

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  • 成长地图

    成长地图 | 华为云 代码检查 CodeArts Check(原CodeCheck)是基于云端实现代码检查服务。为用户提供代码风格、通用质量与网络安全风险等丰富检查能力,提供全面质量报告、便捷问题闭环处理帮助企业有效管控代码质量,助力企业成功。 产品概述 图说Check 立即使用

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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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  • 新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料库

    新购买机器人是否可以与旧机器人共享语料库 如果新购买机器人与旧机器人均为“专业版”。可以使用“知识共享”功能,实现语料库共享。 将旧机器语料库共享给新机器人,操作如下。 登录CBS控制台,选择旧机器人,进入问答机器人管理页面。 选择“高级设置 > 知识共享”,并单击“添加机器人ID”,设置共享的内容。

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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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  • 配置Hive Python样例工程

    为了运行 MRS 产品Hive组件Python接口样例代码,需要完成下面的操作。 MRS 3.1.2及之后版本默认仅支持Python3。 该样例仅支持在Linux节点上运行。 操作步骤 客户端机器必须安装有Python,其版本不低于2.6.6,最高不能超过2.7.13。 在客户端机器命令行终端输入

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  • 快速检查CodeArts Repo代码仓库中的代码质量

    选择需要检查代码源。这里选择“Repo”。 任务名称 代码检查任务名称,可自定义。例如:CheckTask01。 仓库 选择创建CodeArts Repo代码仓中创建代码仓“Repo01”。 分支 保持默认配置“master”即可。 检查语言 选择需要检查代码语言。这里选择“Java”。

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  • MLOps简介

    标签做多样化数据处理以及多种模型优化,以获得在已有的数据集上更好模型效果。传统AI应用交付会直接在实验迭代结束后以输出模型为终点。当应用上线后,随着时间推移,会出现模型漂移问题。新数据和新特征在已有的模型上表现会越来越差。在MLOps中,实验迭代产物将会是一条

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    检查场景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体类别与位置。需要添加图片,用合适框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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  • 常用操作的样例代码

    在,则直接追加。 当被追加源文件比较大时,例如“obs://bucket_name/obs_file.txt”文件大小超过5MB时,追加一个OBS文件性能比较低。 如果以写入模式或追加模式打开文件,当调用write方法时,待写入内容只是暂时被存在缓冲区,直到关闭文件对象(

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