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。

 
 

    opencv的机器学习 更多内容
  • 应用白名单策略

    单击“确认”,完成白名单策略学习服务添加。 在学习服务器列表中,您可以查看学习服务服务名称”、“IP地址”和“系统”。 您可以根据需要新增或者删除添加学习服务器。 单击“创建并学习”,完成白名单策略创建。 创建白名单策略展示在白名单策略列表中,您可以查看策略“策略名称”、“已生

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  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本智能问答机器人,可以通过“删除”操作将机器人删除,删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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  • 创建问答机器人

    创建问答机器人 对话机器人提供免费试用版问答机器人,供您体验完整机器人功能。试用机器人默认为专业版,1路,14天有效期。 前提条件 已注册华为云账号,并完成实名认证,账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 创建问答机器人 登录对话机器服务管理控制台,在控制台左上角选择“华北-北京四”区域。

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  • 配置机器人跟踪

    配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云,选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”,进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面,选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。

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  • 最新动态

    相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少情况,联合多个参与者共同样本不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见场景, TICS

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  • 免费体验自动学习

    免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中,在训练模型和部署上线阶段,可选择免费计算规格,端到端体验一个自动学习项目,大大降低您体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台,参考如下操作指导体验免费规格使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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  • 是否可以将HiLens Kit摄像头拍摄的画面或者技能运行结果录成视频保存下来?

    是否可以将HiLens Kit摄像头拍摄画面或者技能运行结果录成视频保存下来? 可以,请使用OpenCVVideoWriter,注意录制视频格式必须是MJPG,参考代码如下: camera = hilens.VideoCapture() fps = 20 size

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  • 训练基础镜像详情(Horovod)

    训练基础镜像详情(Horovod) 介绍预置Horovod镜像详情。 引擎版本一:horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址:swr.{region}.myhuaweicloud

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、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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  • 管理防护策略

    请单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若设置智能学习天数不够,不能完成机器智能学习,或者策略学习时间已超过设置“智能学习天数”,仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后,单击“重新学习”,重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中,服务器处

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  • 端到端场景案例介绍

    端到端场景案例介绍 机器学习端到端场景 服务更新场景 父主题: 如何开发Workflow

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  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力一种科技能力。AI最核心能力就是根据给定输入做出判断或预测。 AI开发目的是什么 AI开发目的是将隐藏在一大批数据背后信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当统计、机器学习、深度学习等方法

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  • 转换图片颜色格式

    BGR2YUV_NV21} 指定何种转换类型。 返回值 <class 'numpy.ndarray'>对象,转换后图片(NV12或NV21),如果转换失败则返回一个空numpy.ndarray对象。 父主题: 预处理模块

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  • FPGA加速型

    解决生物计算量性能瓶颈。FPGA云服务器提供强大可编程硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算需求。 金融风险分析:金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力及时响应有很高要求,比如基于 定价 树模型金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策

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  • 创建纵向联邦学习作业

    新建作业 在弹出界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业数据集,必须选择一个当前代理数据集,另一个数据集可以来自空间中任意一方。两方数据集中一方数据集只含有特征,另一方数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后执行作业生效

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  • 和机器人说你好

    同。 单击画布上方“”保存。 单击画布上方“”,在弹出发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面,单击“”按钮,将流程接入码与新增流程关联。 单击流程后“呼叫测试”,输入“你好”,机器人回答“你好”。 您“对话类型”选择“聊天机器人”,需要进行渠道配置。

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  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    park融合机器学习相关大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于 DLI 这样Serverless化服务用户无需也感知不到底层计算资源,那如何来保证用户可以更好运行他程序呢? DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用机器学习的算法库(具体可以参考” 数据湖探索

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、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: 系统表

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  • 修订记录

    模型训练新增创建联邦学习工程及其服务,对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务模型包更新发布推理服务,对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下: 模型训练服务首页项目列表“

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定方法和标准,来评测一个模型预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测能力。 目前可支持模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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