自适应学习算法 更多内容
  • HyG算法API

    HyG算法API 执行算法 算法API参数参考 算法结果TXT格式说明 执行DSL算法 DSL语法说明 父主题: 持久化版

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  • 原生算法API

    原生算法API 执行算法 算法API参数参考 父主题: 持久化版

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  • 管理脱敏算法

    界面为准。 测试算法:在脱敏算法页面,单击对应算法操作栏中的“测试”,即可测试该算法。 建议您在使用算法之前,使用算法测试功能,以保证自己选择了合适的算法。 不同算法是否支持测试因实际算法不同有所差异,请以操作界面为准。 删除算法:在脱敏算法页面,单击对应算法操作栏中的“删除”,

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  • 购买算法包并部署算法服务

    购买成功后,在“算法中心 > 算法服务包”中可看到该算法包已购买的路数,在“算法中心 > 我的算法服务”中可看到已购算法包包含的算法清单。 部署算法服务 进入“我的算法服务”,单击目标算法服务“操作”列的“部署”,进入“部署算法”页面。 参考表1填写相关参数。 表1 部署算法参数说明 参数名称

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • Louvain算法

    Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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  • 使用订阅算法

    算法,您需要将AI Gallery的算法订阅至您的ModelArts中。 查找算法 为了获得匹配您业务的算法,您可以通过多个入口区查找算法。 在ModelArts控制台,“算法管理>我的订阅”中,单击“前往AI Gallery订阅更多算法”,可跳转至“AI Gallery”页面,查找相应的算法。

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  • 搜索算法

    搜索算法 贝叶斯优化(SMAC) TPE算法 模拟退火算法(Anneal) 父主题: 自动模型优化(AutoSearch)

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  • 查询预置算法

    查询预置算法 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 1 2 3 4 5 from modelarts.session import Session from modelarts

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  • 算法公共参数

    detection),具体格式请见filters元素格式。 支持的算法: filtered_n_paths 响应示例 根据输入参数,执行指定算法,查询算法结果(根据算法请求返回的job_id,调用查询job_id接口获取算法结果)。 状态码: 200 成功响应示例 { "data":

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  • 执行算法

    执行算法 功能介绍 根据输入参数,执行指定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 发布免费算法

    在ModelArts控制台“算法管理>我的算法”页面,单击待发布的算法名称,进入算法详情页。 在算法详情页的右上角单击“发布”,可以将自己的算法发布到AI Gallery,分享给其他用户。 在发布资产版本页面,输入发布参数后,单击“发布”。 如果是已有资产,本次发布是为了更新资产版本。 在“发布方式”中选择

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  • 发布免费算法

    发布免费算法 在AI Gallery中,您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时,算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况,这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功,则代码开放会失败。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 功能介绍

    图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练,用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习,也可以利用notebook进行算法开发;支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化,提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置,包

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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,可选择免费的计算规格,端到端体验一个自动学习项目,大大降低您的体验成本。 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的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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