中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    北京大数据学习 更多内容
  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据J

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  • 学习项目

    通过推送消息,提醒学员学习 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-推送内容 8、分享 管理员可通过链接/二维码的方式分享该学习项目,学员通过点击链接或识别二维码进行学习 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-分享 9、数据监控 通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 一、入口展示 二、创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 1、基础信息 任务名称、有效期是必填,其他信息选填 2、选择模式 自由模式:可

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 构建学习器

    构建学习器 from modelarts.algo_kits import Learner learner = Learner( model=model, datablock=db, output_dir="./output", optimizer="SGD"

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 自动学习

    自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测应用) 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类)

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  • 使用搜索服务定义搜索数据

    Schools数据实体 Students:表示学生,用于存储学生信息(如姓名、性别、年龄、班级、学校等)。其中,学校为“参考对象”类型,参考Schools数据实体。 图2 Students数据实体 并通过这两个数据实体分别创建了如表1所示的数据实例。 表1 数据实例 数据实体 数据实例 实例信息

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 基本概念

    盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型,旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构,模型参数上亿,是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模型在分子生成、属性预测、生物活性预测和分子优化

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  • 关键概念

    盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型,旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构,模型参数上亿,是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模型在分子生成、属性预测、生物活性预测和分子优化

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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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  • 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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  • 选择班级,开始学习

    选择班级,开始学习 点击班级菜单,进入班级列表页面: 图1 班级 根据“班主任”提供的班级名称/班级编码找到对应的班级,进入班级学习: 图2 进入班级 父主题: 开始使用

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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 修订记录

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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 修订记录

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  • 自动学习简介

    文本分类:识别一段文本的类别。 旧版自动学习仅支持使用旧版数据集功能,不支持使用新版数据集功能。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。

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