神经网络算法预测模型 更多内容
  • 通过异常检测上报告警

    指标的类型,针对指标的定义进行选择。 算法类型 选择异常检测算法,支持固定阈值和动态阈值。 固定阈值:简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值:通过训练历史数据,实现对数据特征的学习,构建数据的模型。并利用模型预测数据的趋势走向。当实际值和预测值相差过大,认为异常。

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  • 服务预测失败

    在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR.XXXX类型的错误时,表示已进入模型服务,一般是模型推理代码编写有问题。 请根据构建日志报错信息,定位服务预测失败原因,修改模型推理代码后,重新导入模型进行预测。

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  • 关联预测(link

    说明 source String 起点ID target String 终点ID link_prediction Double 关联预测结果 父主题: 算法API参数参考

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  • 预测的应用

    预测的应用 用户开通预测功能后,可以通过预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量,也可以根据预测数据设置预算提醒,以达到基于预测成本进行预算监控的目的。 查看预测数据 登录“成本中心”。 选择“成本洞察 > 成本分析”。 单击“新建自定义报告”。 设置周期。 按月查看预测数据

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  • 什么是图像识别

    图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容,识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄,还是经过二次翻

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  • 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别

    Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似,可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 步骤1:准备训练数据

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  • 评估模型

    评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在 自然语言处理

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  • 分子属性预测

    支持输入空格或者中文。 选择基模型:选择基模型,此参数只有专业版支持。基模型列表见AI建模。 选择属性模型:选择AI模型。如果需要创建模型,可参考AI模型。此参数只有专业版支持。一次最多可以选10个模型属性。属性模型的基模型必须与上一步所选择的基模型一致。 输出小分子表征:是否输

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  • 发起联邦预测

    至此,企业A完成了整个 TICS 联邦建模的流程,并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据,企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型,进一步优化模型预测的精确率,再创建新的联邦预测作业,产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题:

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  • 算法

    KcoreSample K核算法 KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 Sh

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  • 最新动态

    序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦预测 新增支持联邦预测作业。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。 公测 联邦预测作业 2 联邦分析新增union all语法 安全多方计算MPC扩展语法支持union all语法。 公测 创建联邦数据分析作业

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  • 评估模型

    评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言

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  • 在线服务预测时,如何提高预测速度?

    分布式的。您可以根据实际需求进行选择。 推理速度与模型复杂度强相关,您可以尝试优化模型提高预测速度。 ModelArts中提供了模型版本管理的功能,方便溯源和模型反复调优。 图1 部署在线服务 父主题: 在线服务

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  • 查询联邦预测作业列表

    learning_rate String 纵向联邦算法学习率 algorithm_type String 纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type

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  • 算法

    算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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  • 算法

    算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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  • 模型评估

    模型,后续文档会介绍如何使用已有的算法模型对新的数据进行预测。 父主题: 使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments

    根据报错 日志分析 模型目录下存在多余文件“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”。 处理方法 在模型目录中删除“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”文件,重新导入模型后进行部署在线服务即可正常预测。 父主题: 服务部署

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  • 视觉套件

    云底高度,对预测天气变化有重要的影响。 ModelArts Pro 提供云状识别工作流,为您提供高精度的云状识别算法,通过云的外部形状预测天气变化。 功能介绍 支持上传多种云状图数据,构建云状的识别模型,用于高精度识别云的外部形状,进而用于气象预测工作。 支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas

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  • ModelArts

    地亚哥 使用订阅算法开发模型 ModelArts的AI Gallery上存在较多开发者分享的算法,不需要进行代码开发,即可使用现成的算法进行模型构建。 使用订阅算法开发模型教程 使用自定义算法开发模型 如果订阅算法不能满足需求或者用户希望迁移本地算法至云上训练,可以考虑使用Mod

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  • 策略参数说明

    L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 学习率(learning_rate)

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