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    风电预测 深度学习 更多内容
  • 删除实时预测作业

    删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页,查找待删除的作业,单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态,需要单击“停止部署”后,方可删除。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。

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    关联预测算法(link_prediction) 功能介绍 根据输入参数,执行link_prediction算法。 关联预测算法(link_prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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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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  • 编辑批量预测作业

    编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,找到待开发的作业,单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型,其它作业参数暂时不支持修改。

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景: 商评论筛查 审核电商网站产品评论,智能识别有色情、灌水等违规评论,保证良好用户体验。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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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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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 方案概述

    架构图 方案优势 落地性强:自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台,目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强:方案结合华为云EI服务,地物自动识别效率超过95%,作物长势监测8天自动化更新,两周内气象预测准确率超85%,两天内气象预测准确率超95%(5*5km) 数据源丰富:解决

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  • 最新动态

    2020年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 HiLens Framework上线固件版本1.1.0 固件版本1.1.0支持自带麦克音频接入、设备一键健康检查功能和业务告警通知。 固件版本1.1.0优化了下载技能的速度,视频解码速度和多路模型推理速度,增强Agent稳定性。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • 部署上线

    练及部署上线。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务,操作指导请参见“访问在线服务”。 图2 预测 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。

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  • 部署上线

    运行中”,部署完成。 在自动学习界面中,仅支持将训练后的模型部署为在线服务,如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”,请参见自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?。 服务测试 您可以在“部署上线”页面,选择对应的服务类型,例如自动学习预测分析项目默认将服务部署为在线服

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  • 应用场景

    在海量知识中快速关联查询秒级响应,搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算,合并相似本体,进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系,识别学习路径,针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为,帮助客户挖掘出潜在的风险,为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。

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  • 部署上线

    模型训练及部署上线。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务,操作指导请参见“访问在线服务”。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由

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