华为云11.11 AI&大数据分会场

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    cousera中机器学习 更多内容
  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec, 自然语言处理 和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式,培训标准时长为9天,每班人数不超过20人。 验收标准

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  • 创建数据预处理作业

    创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤,其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换,以达到数据在训练模型可使用、可实用,在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。

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  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: AI

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  • 什么是Workflow

    漂移的问题。新的数据和新的特征在已有的模型上表现会越来越差。在MLOps,实验迭代的产物将会是一条固化下来的流水线,这条流水线将会包含数据工程、模型算法、训练配置等。用户将会使用这条流水线在持续产生的数据持续迭代训练,确保这条流水线生产出来的模型始终维持在一个较好的状态。 图1

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  • AI智能生成

    AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用:智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习,理解用户输入的集成业务需求,匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器,生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题:

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查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。

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  • DLI作业开发流程

    置OBS的程序包,不支持读取 DLI 程序包。 使用CES监控DLI服务 您可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索 数据湖探索 服务产生的监控指标和告警信息。 例如监控DLI队列资源使用量和作业的运行情况。了解更多DLI支持的监控指标请参考使用CES监控DLI服务。 使用 CTS 审计DLI服务

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API(Application

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  • 边缘节点部署模式下创建节点,该如何配置资源分配策略?

    TICS计算节点需独享ief纳管节点。 考虑docker\ief边缘服务对资源的占用,建议策略分配参考表1。 表1 策略分配 纳管节点规格 CPU(分析+学习) 内存(分析+学习) 32U64G <=26 <=50G 64U128G <=50 <=100G

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  • 应用场景

    量的规划(例如促销活动的准备过程,需要为每个应用准备多少台机器)也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力,当应用出现崩溃或请求失败时,通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑:应用拓扑自发现,异常应用实例无处躲藏。 调用链追踪:拓扑图

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  • 什么是自然语言处理

    Understanding,简称LU)、机器翻译(Machine Translation,简称MT)功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户,您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师,熟悉代码编写,想要直接调用NLP的API或SDK使用服务,您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。

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  • SA与HSS服务的区别?

    SA通过采集全网安全数据(包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据),使用大数据AI、机器学习等分析技术,从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度,分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机安装Agent,使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险,并从HSS云端防护中心下发检测和防护任

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  • 产品优势

    和适应性不断提升,确保在多变的语言环境始终保持领先地位。 应用场景灵活 盘古大模型具备强大的学习能力,能够通过少量行业数据快速适应特定业务场景的需求。模型在微调后能够迅速掌握并理解特定行业的专业知识和术语,从而深刻把握行业特性。这种快速学习与适应能力,为各行业企业和机构带来了极

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  • 提交排序任务API

    解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 实验对我课程学习有什么帮助?

    实验对我课程学习有什么帮助? 每个微认证的实验与课程相匹配,通过实验的实践操作与练习可以加深课程学习与理解,获得场景化的技能提升。 父主题: 微认证实验常见问题

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  • 重新学习服务器

    单击目标 服务器 关联的策略名称,进入“策略详情”界面。 选择“关联服务器”页签。 勾选需要目标服务器,并单击列表左上方的“重新学习”。 在弹窗单击“确认”,开始重新学习。 父主题: 应用进程控制

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  • 查询联邦学习作业列表

    BINETFIBINET approval_status String FL作业审批状态。APPROVED审批通过,APPROVING审批,NEW新建,REJECTED驳回,REVOKED撤销 create_time String 创建时间 creator_name String

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  • 查询联邦学习作业列表

    查询联邦学习作业列表 功能介绍 查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 成长地图

    什么是代码检查 产品优势 03 使用 学习如何在代码检查开始您的实际工作。 任务创建 创建检查任务 规则集设置 配置代码检查规则集 自定义代码检查规则集 任务设置 任务设置 任务执行 执行代码检查任务 查看代码检查详情 02 入门 从0到1,快速学习代码检查服务。 快速入门 代码检查基本流程

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  • 保存横向联邦学习作业

    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 创建模型微调任务

    learning_rate 学习学习率是每一次迭代梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子,可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。

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