结构化样本深度学习 更多内容
  • 日志结构化概述

    流配置ICAgent结构化解析或云端结构化解析。 ICAgent结构化解析是在采集侧做结构化,支持插件组合解析,单个日志流的多个采集配置支持不同结构化解析规则,推荐使用ICAgent结构化解析的方式,更多内容请参考ICAgent结构化解析规则说明。 云端结构化解析是通过不同的日志

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  • 查询结构化模板

    表8 TemplateRule 参数 参数类型 描述 type String 结构化类型,只支持custom_regex,json,split,nginx param String 具体结构化规则,每种结构化类型都有自己独有的结构,具体结构如下: 手动正则为json字符串,包含key

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  • 删除结构化配置

    删除结构化配置 功能介绍 该接口用于删除指定日志流下的结构化配置。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 云端结构化配置

    云端结构化配置 创建结构化配置(推荐) 修改结构化配置(推荐) 删除结构化配置 查询结构化配置 查询结构化模板简略列表 查询结构化模板 创建结构化配置(不推荐) 修改结构化配置(不推荐) 父主题: API说明

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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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  • 训练物体检测模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 非结构化抽取

    结构化抽取 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格,请参见购买 知识图谱 。 已创建并选择本体,详情请参见配置图谱本体。 已完成数据源配置,详情请参见配置数据源。 如果选择使用自己自定义模型,您需要在创建知识图谱之前,自定义用于信息抽取的模型,具体操作请见自定义信息抽取模型。 操作步骤

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  • 上传结构化数据

    上传结构化数据 功能介绍 将结构化数据文件上传到 对象存储服务 OBS中进行结构化数据批处理功能。 URI POST /v1/koosearch/repos/{repo_id}/structured-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 repo_id 是 String

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  • 查询样本列表

    查询样本列表 查询数据集的样本列表,不支持表格类型数据集。 dataset.list_samples(version_id=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一:查询数据集样本列表 from modelarts.session import

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  • 获取样本搜索条件

    获取样本搜索条件 功能介绍 获取样本搜索条件。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{data

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  • 分页查询智能任务列表

    object 通过样本属性搜索。 parent_sample_id String 父样本ID。 sample_dir String 根据样本所在目录搜索(目录需要以/结尾),只搜索指定目录下的样本,不支持目录递归搜索。 sample_name String 根据样本名称搜索(含后缀名)。

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  • 训练声音分类模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 概述

    同特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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  • 训练文本分类模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 提交样本量或者时域分析任务

    提交样本量或者时域分析任务 功能介绍 管理员在数据集详情页面提交样本量或者时域探索任务。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://telcloud.huawei

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  • 查询单个智能标注样本的信息

    sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度,单位是字节。 sample_status

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  • 批量更新团队标注样本的标签

    更新的样本列表。 表3 SampleLabels 参数 是否必选 参数类型 描述 labels 否 Array of SampleLabel objects 样本标签列表,为空表示删除样本的所有标签。 metadata 否 SampleMetadata object 样本metadata属性键值对。

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  • 训练预测分析模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 训练模型

    模型。 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸(Batch Size),指一次训练所抓取的数据样本数量,影响训练速度及模型优化效果。

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  • 查询结构化日志(新版)

    查询结构化日志(新版) 功能介绍 该接口用于查询指定日志流下的结构化日志内容(新版)。 新版查询功能支持的局点信息请参考用户指南-日志可视化里的可视化章节。数据聚合结果不超过100亿条。仅支持分析最近30天内的数据,30天以上的数据不支持SQL分析。如您有更大的使用需求,请提工单申请。

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  • 设置云端结构化模板

    设置云端结构化模板 云日志服务(LTS)目前支持的结构化模板有两种,分别为系统模板和自定义模板。 系统模板 支持多种系统模板,不支持修改系统模板的字段类型和删除字段,详情请参考表1。 在云端结构化解析页面中,日志结构化方式选择“结构化模板”。 在“选择模板”下,选择“系统模板”,

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