AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    拉普拉斯近似机器学习 更多内容
  • 方案概述

    elArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 态势感知的数据来源是什么?

    态势感知的数据来源是什么? 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据,通过大数据挖掘和机器学习,分析并呈现威胁态势,并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据,以及安全防护设备日志等信息,通过大数据智能AI分析采集的信息,呈现资产的安全状况,并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全(Host

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  • 向量检索特性介绍

    5GB,计算公式为“mem_needs = (128 x 4 + 64 x 4) x 10000000 ≈ 7.5”。 同时考虑到堆内存的开销,单台“8U 16G”规格的机器可以满足该场景的需求。如果实际场景还有实时写入或更新的需求,则需要考虑申请更大的内存规格。 父主题: 配置Elasticsearch集群向量检索

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  • 安全云脑的数据来源是什么?

    安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据,通过大数据挖掘和机器学习,分析并呈现威胁态势,并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据,以及安全防护设备日志等信息,通过大数据智能AI分析采集的信息,呈现资产的安全状况,并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务(Host Security

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  • Quantile digest函数

    描述:给定0到1之间的数字分位数,返回分位数摘要中的近似百分位值。 values_at_quantiles(qdigest(T), quantiles) -> array(T) 描述:给定一组0到1之间的数字分位数,从分位数摘要中返回对应的近似百分位值组成的数组。 qdigest_agg(x)

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  • GS_OPT_MODEL

    续扩展。 model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 向量检索特性介绍

    5GB,计算公式为“mem_needs = (128 x 4 + 64 x 4) x 10000000 ≈ 7.5”。 同时考虑到堆内存的开销,单台“8U 16G”规格的机器可以满足该场景的需求。如果实际场景还有实时写入或更新的需求,则需要考虑申请更大的内存规格。 父主题: 配置OpenSearch集群向量检索

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  • 创建元素链接

    同义词:概念的同义词,比如概念“电影”的同义词可配置为“影片”、“片子”。 权重:匹配问答与配置元素的近似度时,该元素所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度计算时,本体“电影”所占比例大小。 实体实例权重:匹配问答与配置元素的近似度时,该元素对应实例所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度

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  • 最新动态

    创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 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

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  • Standard Workflow

    Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts

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  • percentile

    数据类型为数值的列。其他类型返回NULL。 p 是 0<=P<=1,否则返回NULL。 B 是 参数B控制近似的精确度,B值越大,近似度越高,默认值为10000。当列中非重复值的数量小于B时,返回精确的百分数。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 示例代码 计算所有商品库存(items)的

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  • Quantile digest函数

    描述:给定0到1之间的数字分位数,返回分位数摘要中的近似百分位值。 values_at_quantiles(qdigest(T), quantiles) -> array(T) 描述:给定一组0到1之间的数字分位数,从分位数摘要中返回对应的近似百分位值组成的数组。 qdigest_agg(x)

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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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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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  • FPGA加速型

    不支持规格变更。 不支持迁移。 不支持自动恢复功能。 由于Fp1型、Fp1c型云服务器包含FPGA卡,在云服务器关机后仍然收费。如需停止计费,请删除弹性云服务器。 后续处理 弹性云服务器创建成功后,可以通过FPGA加速型云服务器提供的硬件开发套件(HDK)和应用开发套件(SDK),进行AEI(Accelerated

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 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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  • 聚合函数概览

    percentile_approx(DOUBLE col, p [, B]) DOUBLE 返回组内数字列近似的第p位百分数(包括浮点数),p值在[0,1]之间。参数B控制近似的精确度,B值越大,近似度越高,默认值为10000。当列中非重复值的数量小于B时,返回精确的百分数。 stddev_pop

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  • 应用场景

    本节介绍Fabric服务的主要应用场景。 数据工程 高效处理大规模数据,通过并行计算加速数据处理过程,例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优,可以用于处理大规模数据集和模型,使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、机器翻译、文本分类、图像生成等任务。

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