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。

 
 

    深度度量学习文本 更多内容
  • 数据治理度量评分规则

    数据治理 评分卡对各维度度量是按5分制进行评分,每一个度量细项只有得分0或得分1,如果满足度量细项要求得分1,否则得分0。 图2 数据治理评分卡数据执行维度度量评分计算范例 如上示例,针对流程7.10交付项目管理,数据执行维度有6个度量细项,则这一度量维度的总体得分就是SUM(度量细项得分)*

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  • 查询度量单位列表

    查询度量单位列表 功能介绍 客户在自建平台上查询资源使用量,包年包月资源的时长及金额的度量单位及名称,度量单位类型等。 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 中调试该接口。 URI GET /v2/bases/measurements

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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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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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 表格轮播

    对齐方式:单击下拉选项设置表头文本的对齐方式,可选择为水平居中、左侧、右侧。 文本设置: 字体:单击下拉选项设置表头文本的字体类型。 字体颜色:单击下拉选项设置表头文本的字体颜色。 字号:单击下拉选项设置表头文本的字号大小。 字体粗细:单击下拉选项设置表头文本的字体粗细样式。 行配置 行高:设置行高,输入值不能小于45。

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  • 桑基图

    数据标签支持全量、维度、度量设置。 全量:支持维度和度量数据显示。 维度:勾选,图表显示维度数据,不勾选则不显示维度数据,取值范围12~32,颜色用户可自定义。 度量:勾选,图表显示度量数据,不勾选则不显示度量数据,取值范围12~32,颜色用户可自定义。 排列:维度和度量数据在图表中的展示顺序,分别为左右和上下。

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  • 预测接口(文本标签)

    预测接口(文本标签) 分词模型 命名实体识别模型 父主题: 在线服务API

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  • 单行文本

    单行文本 单行文本组件用于录入普通的文本,包含文字、数字等,例如商品名称、人员姓名、车牌号、邮政编码、地址、身份证号码等。 在表单开发页面,从“数据组件”中,拖拽“单行文本”组件至表单设计区域,如图1。 图1 单行文本组件 显示名称:该字段在页面呈现给用户的名称,可以设置为中文,也可以设置为英文。

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  • 文本分类

    在标注作业详情页,单击“已标注”页签,然后在文本列表中选中待修改的文本。 在文本列表中,单击文本,当文本背景变为蓝色时,表示已选择。当文本有多个标签时,可以单击文本标签上方的删除单个标签。 基于标签修改 在标注作业详情页,单击“已标注”页签,在图片列表右侧,显示全部标签的信息。 批量修改:在“全部标

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  • 文本TF-IDF

    文本TF-IDF 概述 文本TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库出现的频率成反比下降。文本TF-IDF用于展示文本基于词频统计的输出,经TF-IDF加权的结果。

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  • 文本分类

    文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类,以原始文本和标签作为输入,输出文本分类模型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。如果文本

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  • 基本文本匹配

    正如上面例子表明,tsquery不仅是文本,且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词,同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsque

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  • 基本文本匹配

    正如上面例子表明,tsquery不仅是文本,且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词,同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsque

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  • 文本分析配置

    文本分析配置 通过设置分析交互类型、分析百分比、待分析座席来开启语音/文本分析功能。 要开启语音文本分析功能,必须在此页面配置分析类型(语音类型、文本类型),并且同时开启文本分析特性开关。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云,选择“配置中心 > 质量管理 > 文本分析配置”。

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  • 清空审核文本记录

    清空审核文本记录 操作场景 一键删除所有保存的审核文本记录。删除后信息无法恢复,请谨慎操作。 前提条件 有已提交的审核的文本。 操作步骤 登录UGO控制台。 单击左侧导航栏“SQL审核 > 语句审核”,进入审核文本页面。 审核文本界面下方,显示历史记录的详细信息。 单击“清空记录”。

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  • 内容审核-文本

    查看状态码与错误码。 步骤一:开通服务 内容审核 -文本服务开通步骤请参考开通服务步骤说明。 步骤二:配置自定义词库 文本内容审核服务可支持用户配置自定义白名单词库和自定义黑名单词库进行文本审核。 创建自定义白名单词库:在使用文本内容审核服务时,您在白名单词库配置的内容可以不被检测出。

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  • 内容审核-文本

    详情和调用次数统计。 步骤一:开通服务 内容审核-文本服务开通步骤请参考开通服务步骤说明。 步骤二:配置自定义词库 文本内容审核服务可支持用户配置自定义白名单词库和自定义黑名单词库进行文本审核。 创建自定义白名单词库:在使用文本内容审核服务时,您在白名单词库配置的内容可以不被检测出。

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  • 折线图

    字段 本章介绍如何配置折线图的字段。 设置维度和度量字段 选择数据 在数据列内维度和度量列表内,选择需要的“维度”和“度量”。 在数据列下维度列表中,选择字段双击拖拽至字段的维度内。 在数据列下度量列表中,选择字段双击拖拽至字段的度量列内。 设置字段显示内容 单击列内字段的,选择“

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  • 热力图

    当勾选框时,鼠标箭头移动到热力图上显示Tooltip,不勾则不显示Tooltip。 背景颜色用户自定义。 维度文本/指标文本/数值文本大小、颜色用户自定义。 显示图例 支持对显示图例的文本和位置设置,文本支持对字体大小和颜色的设置,位置支持下方和上方设置。 表4 坐标轴 轴类别 参数 说明 X轴 显示标题和单位

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