AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度强化学习属于监督学习 更多内容
  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大模型开发基本概念

    1.24 训练相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 源库用户属于Oracle

    源库用户属于Oracle Oracle为源增量同步时,DRS会对源数据库账号进行检查。 不通过原因 源库账号属于Oracle,而非用户本身,无法进行增量同步。 处理建议 使用用户本身的账号,不要使用Oracle自有的账号。 父主题: 数据库参数检查

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MRS资源属于指定VPC

    MRS 资源属于指定VPC 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 mrs-cluster-in-vpc 规则展示名 MRS资源属于指定VPC 规则描述 指定虚拟私有云ID,不属于此VPC的MRS集群,视为“不合规”。 标签 mrs 规则触发方式 配置变更 规则评估的资源类型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DDS实例属于指定实例类型

    DDS实例属于指定实例类型 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 dds-instance-hamode 规则展示名 DDS实例属于指定实例类型 规则描述 指定实例类型,不属于此类型的DDS实例资源,视为“不合规”。 标签 dds 规则触发方式 配置变更 规则评估的资源类型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 场景介绍

    和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization):是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种,旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 资源属于指定企业项目ID

    资源属于指定企业项目ID 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 resource-in-enterprise-project 规则展示名 资源属于指定企业项目ID 规则描述 指定企业项目ID,属于该企业项目的资源,视为“不合规”。 标签 enterprise project

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 场景介绍

    和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization):是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种,旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • MRS资源属于指定安全组

    MRS资源属于指定安全组 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 mrs-cluster-in-allowed-security-groups 规则展示名 MRS资源属于指定安全组 规则描述 指定安全组ID,不属于此安全组的MRS集群,视为“不合规”。 标签 mrs 规则触发方式

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 时序数据标注介绍

    数据标注对于KPI异常检测非常重要,可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率,在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习:使用标注工具对原始数据进行标注,并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注,将标注数据重新用于训练,提升KPI检测准确率。 无监督学习:使用标注工具对原始数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大数据分析

    均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • DDS实例属于指定虚拟私有云ID

    DDS实例属于指定虚拟私有云ID 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 dds-instance-in-vpc 规则展示名 DDS实例属于指定虚拟私有云ID 规则描述 指定虚拟私有云ID,不属于此VPC的DDS MongoDB资源,视为“不合规”。 标签 dds 规则触发方式

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ECS资源属于指定虚拟私有云ID

    ECS资源属于指定虚拟私有云ID 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 ecs-instance-in-vpc 规则展示名 ECS资源属于指定虚拟私有云ID 规则描述 指定虚拟私有云ID,不属于此VPC的ECS资源,视为“不合规”。 标签 ecs、vpc 规则触发方式 配置变更

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据的操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型的对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象,在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 恢复归档或深度归档存储对象

    用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中,不支持修改恢复方式,不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后,会产生一个标准存储类别的对象副本,即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时,对象的恢

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GaussDB资源属于指定虚拟私有云ID

    GaussDB 资源属于指定虚拟私有云ID 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 gaussdb-instance-in-vpc 规则展示名 GaussDB实例属于指定虚拟私有云ID 规则描述 指定虚拟私有云ID,不属于此虚拟私有云的GaussDB实例,视为“不合规”。 标签

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能特性

    功能特性 基于AI智能引擎的威胁检测 威胁检测服务 在基于威胁情报和规则基线检测的基础之上,融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • RDS实例属于指定虚拟私有云ID

    RDS实例属于指定虚拟私有云ID 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 rds-instances-in-vpc 规则展示名 RDS实例属于指定虚拟私有云ID 规则描述 指定虚拟私有云ID,不属于此虚拟私有云的RDS资源,视为“不合规”。 标签 rds 规则触发方式 配置变更

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了