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。

 
 

    特征加权机器学习 更多内容
  • 创建数据预处理作业

    整,如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准,需要基于对数据的理解,对数据进行特征预处理。例如: job字段是多类别的变量,其值0、1、2实际没有大小之分,一般会将该特征转换成向量,如值为0用向量[1, 0, 0]表示,1用向量[0

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  • 全局特征信息文件

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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  • GS

    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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  • GS

    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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  • 特征工程简介

    特征工程:对数据进行特征处理操作的工程。 特征工程服务:将优质的特征工程发布成服务,用户可以直接调用该服务,对具备完全相同特征的数据进行特征处理。 特征工程任务:调用特征工程服务的过程。用户在调用特征工程服务的时候,需要基于特征工程服务新建任务。 特征工程管理页面 “特征工程”页面分为两个页签:特征处理工程和已发布服务。

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  • GS

    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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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 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,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 创建特征工程

    创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程,对数据集执行特征操作;也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例,操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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  • 创建特征工程

    JupyterLab预置的算子,主要包含数据处理、模型训练以及迁移学习能力。 7 算法工程操作编辑区域。算法工程操作的主文件为后缀名称是“ipynb”的文件。 新建算法工程 用户创建特征工程时,系统默认在特征工程中,为用户创建了同名的算法工程,如果需要在当前特征工程中,创建多个算法工程,可参考下述步骤操作。

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  • 查询全局特征配置

    List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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  • 查询全局特征配置

    List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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  • 附录

    附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释: 企业主机安全 HSS:是服务器贴身安全管家,通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验,安全运营、网页防篡改等功能,帮助企业更方便地管理主机安全风险,实时发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙

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  • 修订记录

    新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • 数据管理概述

    连接器是 可信智能计算 服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器,并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持 MRS 服务(Hive)、本地数据集、RDS数据集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集,后续会支持更多华为云服务及原生服务

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  • 提交特征工程作业

    所有输出数据(用户物品特征特征映射、域特征值数目统计结果、训练集、测试集)的存储都路径,文件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,如需更换Kerberos认证状态,建议重新创建MRS集群,然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务(MRS)无法公

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  • 产品术语

    产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场,是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户,是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

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  • 创建白名单策略

    分和管理。 test 智能学习天数 HSS学习服务器应用进程的天数。学习天数越多,学习结果越准确。 7 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后,对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程:HSS根据应用进程特征库,自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程:您在“应用进程控制

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  • 修改数据源特征

    修改数据源特征 功能介绍 修改数据源中的特征。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id}/data-struct

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  • APP特征信息及其获取方式

    APP特征信息及其获取方式 鸿蒙平台APP特征信息基本概念 特征信息 定义 APP包名 APP包名是HarmonyOS应用程序的唯一标识符,例如:com.huaweicloud.harmony 公钥 公钥是加密算法中的公钥,用于保护数据的安全性。在APP中,公钥通常用于验证应用程

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