具体模型可解释机器学习 更多内容
  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的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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  • 背景信息

    ,帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程,您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节,一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模,您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: AI

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  • 查看对象迁移具体信息

    若项目较多,可以通过目标数据库类型、标签、具体项目名称及ID进行搜索查找。 图1 对象迁移 单击“评估项目名称”,可以查看该项目的具体评估信息。详情请参见查看评估项目具体信息。 单击待查看迁移对象的“项目名称”,进入基本信息页签,各信息显示如所示。 图2 迁移对象具体信息 表1 迁移信息区域说明

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  • 查看评估项目具体信息

    数据库对象统计 显示数据库对象的具体数值,不同源库显示的对象存在差异。 单击“查看对象详情”,可查看数据库Schema具体信息,具体可参见表2。 说明: 不能展示出Cluster等这类对象类型。 数据库对象分布 显示数据库对象统计的数值分布柱状图。鼠标停留柱状图,可显示具体数值。 源库画像信息

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  • CREATE MODEL

    ssification、kmeans。 attribute_list 枚举训练模型的输入列名。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。

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  • CREATE MODEL

    CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 模型名称具有唯一性约束,注意命名格式。 AI训练时长波动较大,在部分情况下训练运行时间较长,设置的GUC参数statement_timeout时长过短会导致训练中断。建议statement_timeout设置为0,不对语句执行时长进行限制。

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  • 智能问答机器人版本

    智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格,各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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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的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的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”选择的“自动确认可

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 产品术语

    产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场,是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户,是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、M

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  • 如何开发工单类AI应用

    系统将根据数据训练推荐项目模型,通常需要花费几分钟,请耐心等待。 查看此训练相关的详细信息。单击“发布”。 如下图所示,状态为“已发布”,表示AI服务发布成功。 图2 已发布 在服务编排或者脚本中使用AI应用,具体操作可参考在服务编排中使用AI服务、在脚本中使用AI服务。 父主题: AI应用开发指导

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  • Kubeflow部署

    基于容器和Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势,让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布,包含开

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  • 创建数据预处理作业

    假设您有如下数据集(只展示部分数据),由于数据不够完整,如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准,需要基于对数据的理解,对数据进行特征预处理。例如: job字段是多类别的变量,其值0、1、2实际没有大小之分,一般会将该特征转换成向量,如值为0用向量[1

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    介绍语言处理相关知识,传统语音模型,深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识,关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题: 智能问答机器

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 训练型横向联邦作业流程

    配置作业的执行脚本,训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序,用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构,会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中,选择己方、

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    数据集是模型微调的基础,首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练,微调任务结束后,将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型(即原模型)和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型(输入问题发起请求获取数据分

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