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

 
 

    keras是深度学习 更多内容
  • 附录

    。 云容器引擎 CCE:CCE一种托管的Kubernetes产品/服务,可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理,您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用,以及方便的管理和维护。 volcano插件:Volcano一个基于Kubernetes的批

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 创建纵向联邦学习作业

    选择完成后单击“下一步”。 在所选数据集中只能有一个字段标签。 训练时需勾选使用的特征选项,勾选后可以跳过特征分箱,直接进行训练。 分箱方式包括等频分箱和等距分箱。等频分箱指经过计算使得每个分箱区间包含大致相等的实例数量;等距分箱指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。 需要至

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 环境配置故障

    环境配置故障 Notebook提示磁盘空间已满 Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 Notebook中安装依赖包报错ERROR: HTTP error 404 while getting xxx Notebook中已安装对应库,仍报错import numba

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  • 导入模型

    导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 使用 自定义镜像 创建在线服务,如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题: 模型管理

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  • 最新动态

    客户打通数字化转型最后一公里。 商用 2021年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 订购HiLens产品 华为HiLens端云协同多模态AI开发应用平台,在使用华为HiLens的过程中,涉及购买HiLens Kit、HiLens Studio开发技能、端云协同开发以及技能

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  • 产品优势

    Flink生态和接口,集实时分析、离线分析、交互式分析为一体的Serverless大数据计算分析服务。线下应用可无缝平滑迁移上云,减少迁移工作量。采用批流融合高扩展性框架,为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力,可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化,综合性能传统Ma

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)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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  • 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些

    盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理 大模型一种参数量极大的预训练模型,众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明,随着模型参数规模的增加,自然语言处理下游任务的效果显著提升,这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训练

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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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  • ModelArts中常用概念

    MoXingModelArts自研的组件,一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块一个基础

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  • 概要

    型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 排序策略

    处理问题。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间,机器学习领域里常用的二分类算法。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 基本概念

    ,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更

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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: 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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  • 保存横向联邦学习作业

    round Integer 训练轮数,最小值1最大值1000 epoch Integer 迭代数,最小值1最大值1000 datasets String 数据集列表,最大值1024 ext 否 String 参数等额外信息,最大值1024 job_name String

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