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。

 
 

    深度学习链路预测 更多内容
  • 查看预测外呼

    查看预测外呼 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务,并启动任务。 座席处于空闲态,预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心,输入账号、密码登录。 选择“外呼任务 > 座席外呼任务”。 图1 外呼任务 点击外呼结果,可查看外呼结果。 表1 预测外呼结果提示元素说明

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  • 时间序列预测

    时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测,建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征,预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型,帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA(Auto-Regressive

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  • 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测

    使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    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)、学习类型(

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  • ADMET属性预测接口

    ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质,包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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  • 时间序列预测

    时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测,建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征,预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型,帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA(Auto-Regressive

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  • 联邦预测作业

    联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • DC双链路负载混合云组网构建流程

    DC双负载混合云组网构建流程 本章节介绍通过企业路由器构建DC双负载混合云组网总体流程,流程说明如表1所示。 表1 构建DC双负载混合云组网流程说明 步骤 说明 步骤一:创建云服务资源 创建1个企业路由器,构建一个同区域组网只需要1个企业路由器。 创建业务VPC和子网,本示例中创建1个VPC和子网。

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  • DC双链路负载混合云组网构建流程

    DC双负载混合云组网构建流程 本章节介绍通过企业路由器构建DC双负载混合云组网总体流程,流程说明如表1所示。 表1 构建DC双负载混合云组网流程说明(全球接入网关DGW) 步骤 说明 步骤一:创建云服务资源 创建1个企业路由器,构建一个同区域组网只需要1个企业路由器。

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  • 网络互联方案

    云上业务访问线下IDC要求高带宽、高可靠时,通常部署两条或更多的专线,专线之间相互独立。 专线接入ER后,可以实现专线的动态选和切换。多个之间进行负载分担实现高带宽,同时保证可靠性;多个之间互为主备,单故障秒级切换,避免了单点故障带来的业务中断。 Region之间的互联

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  • DC双链路主备混合云组网构建流程

    DC双主备混合云组网构建流程 本章节介绍通过企业路由器构建DC双主备混合云组网总体流程,流程说明如表1所示。 表1 构建DC双主备混合云组网流程说明(全球接入网关DGW) 步骤 说明 步骤一:创建云服务资源 创建1个企业路由器,构建一个同区域组网只需要1个企业路由器。

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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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  • 分子属性预测(MPP)

    分子属性预测(MPP) ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 预置预测分析模式

    该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据,预测结果以“JSON”格式返回。示例如下: 页面预测 在服务详情的“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后,您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址,预测步骤如下: 选择“He

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  • 使用时序预测算法实现访问流量预测

    在线服务 步骤7:在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面,单击在线服务名称,进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中,切换到 “预测“ 页签,单击“上传”,从本地上传待预测数据,格式参考算法说明。 本地上传数据完成后,单击“预测”,开始预测。 图9 预测结果 步骤8:清除资源

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  • DC双链路主备混合云组网构建流程

    DC双主备混合云组网构建流程 本章节介绍通过企业路由器构建DC双主备混合云组网总体流程,流程说明如表1所示。 表1 构建DC双主备混合云组网流程说明(全球接入网关DGW) 步骤 说明 步骤一:创建云服务资源 创建1个企业路由器,构建一个同区域组网只需要1个企业路由器。

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  • 路网数字化服务-成长地图

    Service)连接多种侧传感器,实现道路的数字化感知,并向交通参与方提供信息,助力交通运行。 产品介绍 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转DRIS 01 了解 路网数字化服务 (Digital Road Infrastructure Service)实现人、车、、网之

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算 单击Launcher界面的MLS Editor,选择名为PySpark-2.4.5的Kernel,创建一个空的算。 创建算后,左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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