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。

 
 

    马尔科夫链机器学习 更多内容
  • 创建问答机器人

    创建问答机器人 对话机器人提供免费试用版问答机器人,供您体验完整的机器人功能。试用机器人默认为专业版,1路,14天有效期。 前提条件 已注册华为云账号,并完成实名认证,账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 创建问答机器人 登录对话机器人服务管理控制台,在控制台左上角选择“华北-北京四”区域。

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  • 测试机器人

    测试机器人 您可以对您配置的订餐机器人进行测试,来判断您的配置是否正确。 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人

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  • 配置机器人跟踪

    页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。 最多可添加20个机器人接入码。 若流程接入码和流程轨迹均不配置,在接触记录中,查看的IVR流程为空。 后续操作 当被跟踪的流程接入码绑定的IVR被座席使用的话,可在“客户接触历史

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  • 防勒索病毒概述

    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的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows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的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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  • 概述

    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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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • 产品概述

    业务实现:APM支持全路拓扑、调用追踪、事务分析功能。 业务拓展: AOM(应用运维管理)实时监控应用运维指标,APM通过拓扑、调用等快速诊断应用性能异常。 通过APM找到性能瓶颈后,CPTS(云性能测试服务)关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据,APM多维

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习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,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 华为人工智能工程师培训

    low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

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  • 安装机器人环境

    ad?type=trialactivation 输入ESN码,产品选择机器人助手,点击获取License按钮 图12 获取License按钮 点击导入下载的许可证 图13 导入下载的许可证 父主题: 网银机器人部署

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  • 机器人管理配置指南

    机器人管理配置指南 快速入门 操作员:配置智能机器人 操作员可通过拖拽图元绘制流程的方式,配置任务型多轮对话机器人以及问答型对话机器人。 操作员:配置普通IVR 配置预置流程 父主题: 租户管理员指南

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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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  • 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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  • 如何做课程学习?

    如何做课程学习? 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学

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  • 上传/下载算链

    上传/下载算 上传算 单击上传自定义算图标,从本地上传算,如图1所示,当前版本仅支持上传mls文件。 图1 上传自定义算 下载算 对算单击右键,选择下载,即可将算下载到本地,如图2所示。算子会以mls文件(后缀为.mls)下载到本地。 图2 下载算 父主题: 算链操作

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  • AI防护者初始化

    AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面,URL地址为“https://<管理节点IP>:8000” 启用主动学习机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题: AI防护者初始化

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  • 算链编排操作

    编排操作 新建算 单击Launcher界面的MLS Editor图标,或者单击JupyterLab导航栏“File >New >MLS Editor”菜单,在新弹出的Kernel选择框中选择相应Kernel,即可创建一个新的算。 创建算后,左侧界面自动跳转到算子预览界面。具体操作同快速入门。

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  • 进入ML Studio操作界面

    环图DAG,从而构建出一个完整算。 此外,开发者也可以从左侧资产管理界面的“算”选项卡中打开预置算进行编排与修改,形成一个新的算。 编排完成后,开发者可以点击算编排界面顶部的图标一键运行,进行机器学习模型训练与预测。 快速上手使用MLS进行模型开发,可以参考ML Studio快速入门。

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  • 链代码管理

    您可以根据代码检查结果对代码进行修改后,重新进行代码的安装或者更新。 实例化代码 代码安装后需要将代码实例化到通道/上,以便Peer节点通过代码容器和分布式账本进行交互。实例化代码前,请确保先将组织中的Peer节点添加进通道/中,否则无法实例化代码。 根据代码开

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