批标准化 深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 标准化

    标准化 概述 对数据集的某些数值列,根据均值和方差进行标准化。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_features_str

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  • 标准化部署

    标准化部署 SAP NetWeaver标准化部署根据数据库部署方式不同分为:标准化分布部署和标准化一体部署,如图1和图2所示。 图1 SAP NetWeaver标准化分布部署 图2 SAP NetWeaver标准化一体部署 标准化场景下,所有主要的实例(除了SAP HANA DB

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  • 执行作业

    learning_rate 否 Float 学习率,最小值0,最大值1 batch_size 否 Integer 大小,最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数,最小值1 tree_num 否 Integer 树数量,最小值1 tree_depth 否 Integer 树深度,最小值1 split_num

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 标准化故障管理

    标准化的事件流程,实现规范性处理。 解决方案 端到端事件流程:明确标准化事件处理流程,通过WarRoom实现多运维兵种协同作战,通过响应预案提升事件处理效率; 图1 标准化故障管理 COC通过设置流转规则,将原始告警清洗为事件单或告警单,帮助用户进行统一的告警管理。当原始告警命

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 标准化作业协同

    标准化作业协同 创建指令服务(API名称:createDirectives) 按指令ID查询指令列表服务(API名称:findInstructions) 过期指令重新激活服务(API名称:activationInstructions) 删除指令服务(API名称:deleteInstructions)

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  • 数据处理简介

    图片、相似图片等问题;在一输入旧模型的推理数据中,通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强: 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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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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  • 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

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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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。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 应用场景

    算,完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时,智能学习用户行为,构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高,用户粘性增强,PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入,减低人力成本。 全流程自动化,/流训练结合,稳定可靠。 图2 RES媒资推荐 RES+房产应用场景 场景描述

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  • AI开发基本流程介绍

    定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。

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  • 什么是Astro工作流

    Flow,简称AstroFlow)是华为云提供的一款自动化流程引擎服务,以通用办公流程为场景基础,满足企业中人财物事的调、转、入、离、审、评和等任务的数字化需求。同时提供各类流程触发、数据连接和表单集成能力,帮助用户轻松实现各类服务应用构建流程的自动化。 为什么选择Astro工作流

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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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