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。

 
 

    深度学习样本标记 更多内容
  • SSML标记语言介绍

    SSML标记语言介绍 本文为您介绍SSML(Speech Synthesis Markup Language)标记语言的功能、标签使用及示例。 概述 SSML 是一种基于 XML 的 语音合成 标记语言。使用 SSML 可以更加准确、具体的定义合成音频的效果,包括控制断句分词方式、发

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 排序策略

    径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    ark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。 简单易用 不单独维护小资源池,使用华

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询样本对齐结果

    data_count Long 样本对齐数据量 obs_path String obs/本地文件路径 start_time String 开始时间 end_time String 结束时间 result_ext String 样本对齐结果 请求示例 查询样本对齐结果 get https://100

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品功能

    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 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。 可信智能计算 节点 数据参与

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测,以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询样本列表

    sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度,单位是字节。 sample_status

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 管理样本库

    删除操作无法撤销,请谨慎操作。 编辑样本:在样本库管理页面,单击对应样本操作栏中的“编辑”,即可修改样本的各项参数。 删除样本:在样本库管理页面,单击对应样本操作栏中的“删除”,即可删除样本。 注意,被脱敏算法引用的样本不能被删除。若要删除已引用的样本,需要先修改引用关系,再进行删除操作。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 标记伸缩组和实例

    标记伸缩组和实例 操作场景 当您具有相同类型的许多资源时,标签可以为您提供灵活的资源管理能力,您可以根据分配给资源的标签快速识别特定资源。 通过标签的形式将自定义数据分配给每个伸缩组,您可以对伸缩组进行组织和管理,例如可以通过用途、所有者或环境对伸缩组资源进行分类。 每个标签均包

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建样本分布统计作业

    创建样本分布统计作业 创建样本分布统计作业步骤如下: 在“作业管理 > 多方安全计算”页面单击创建,进入sql开发页面,展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 启动智能任务

    集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 访问日志的响应标记解读

    访问日志的响应标记解读 UH(没有健康后端) 含义 UH(NoHealthyUpstream)表示上游服务没有健康的后端实例。 典型现象 目标服务的后端实例都不可用,如构造将目标服务的实例数设置为0。 典型日志 客户端日志。 应对建议 检查目标服务的负载配置,确认服务的实例均正常运行。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品概述

    设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图,提供插件化

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 执行样本对齐

    algorithm 否 String 样本对齐算法。 OPRF, SQL_JOIN; 枚举值: OPRF SQL_JOIN datasets 否 Map<String,String> 样本对齐数据集 align_ids 否 Map<String,String> 样本对齐字段ID集合 agents

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询单个样本信息

    sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度,单位是字节。 sample_status

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了