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。

 
 

    ai技术学习 更多内容
  • 发布技术文章(AI说)

    发布技术文章(AI说) AI Gallery中的“AI说”,是一个AI开发人员的交流园地。在这里可以阅读其他用户分享的技术文章,并参与评论。也可以发布分享个人技术文章。 前提条件 已入驻AI Gallery。 发布技术文章 进入AI Gallery首页,单击“AI说”,在下拉框中单击“AI说

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  • 发布技术文章(AI说)

    发布技术文章(AI说) AI Gallery中的“AI说”,是一个AI开发人员的交流园地。在这里可以阅读其他用户分享的技术文章,并参与评论。也可以发布分享个人技术文章。 发布技术文章 进入AI Gallery首页,单击“支持>AI说”,进入AI说首页。 在“AI说”页面,单击右侧“说一说”进入发布页面。

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  • 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

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  • 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

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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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 技术原理

    技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程: 图2-1技术原理

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  • 技术模型

    技术模型 技术模型定义系统采用的关键技术部件和技术栈,包括整体框架技术,公共机制,基础设施,公共服务/组件,以及各逻辑功能元素的技术方案等。 元素介绍 元素名 图标 含义 Module (IEEE 610.12-1990)系统中一个逻辑上可分离的部分。系统设十中模块特指系统设计阶

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  • 技术架构

    技术架构 创建技术架构 复制技术架构 创建技术适配器 父主题: 信息架构

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 自动学习

    自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测应用) 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类)

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  • 技术原理

    技术原理 父主题: CA代理服务介绍

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  • 技术原理

    技术原理 CA服务技术原理图请参见图1。 图1 CA服务的技术原理 用户在通过CA服务申请证书时,需要根据实际需求来配置CA信息、证书模板、白名单和CRL等信息。 申请证书方式: 手动申请:分为通过基本信息申请证书、通过上传 CS R文件申请证书两种方式。 自动申请:通过配置CMP协

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  • 技术原理

    技术原理 应用安全的原理如图1所示。 图1 应用安全原理图 父主题: 应用安全介绍

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  • 技术模型

    技术模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为技术元素)。 在技术模型图上创建出来的技术元素; 引用到技术模型中的技术元素(包含关联空间中的引用的技术元素); 如何检查 查询基于模型图(只有技术模型图内的技术元素参与构树)并展示不匹配元素构出的技术模型架构树,找出所有技术元素中不在架构树中的技术元素。 正确示例

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  • 技术原理

    技术原理 多租户管理页面概述 相关模型 资源概述 动态资源 存储资源 父主题: 多租户介绍

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  • 技术架构

    技术架构 功能背景 主备模式的数据库系统在进行主备倒换、小版本升级和规格变更时,可能会中断用户会话,用户的应用程序需要感知会话变化并提供复杂的应对措施。 判断数据库连接是否中断。 判断事务是否中断。 如何进行事务补偿。 如何重建数据库会话上下文。 应用无损透明(ALT),在数据库

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 构建学习器

    构建学习器 from modelarts.algo_kits import Learner learner = Learner( model=model, datablock=db, output_dir="./output", optimizer="SGD"

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