AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习 安检6 更多内容
  • 深度学习模型预测

    作为后端运行,导入来自Keras的神经网络模型,可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类, 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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  • 深度学习模型预测

    作为后端运行,导入来自Keras的神经网络模型,可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类, 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

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  • 如何创建安检任务?

    提交成功即完成安检任务的创建(填写方法详如何创建&维护任务?) 图3 安全检查单任务列表编辑 操作步骤-APP端 登录手机app,在APP首页,点击首页正下方的按钮。 图4 首页 在新页面中点击“创建安检”图标创建安全检查单 图5 创建安检 在创建安检页面中填写详细信息。 图6 填写详细信息创建安检

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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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  • 迁移学习

    单击图标,运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。 对应参数说明,如表6所示。 表6 生成迁移后的源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应的数据集。

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  • 学习项目

    )。 项目规则 图6 项目规则 可见范围: 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

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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

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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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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  • 问答模型训练(可选)

    别准确率越低。 针对历史版本的模型,可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面,在模型列表的操作列单击“调整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示,您可以根据实际需求,选择合适的阈值,然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时,直接返回相应答案。

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  • 华为人工智能工程师培训

    图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束,验收通过。 父主题: 人工智能

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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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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 任务其他关联配置

    13-6 任务优先级配置 检查单/安检/质检/巡检自定义名称&命名规则配置 路径:公共平台->业务配置->全局配置 该配置可以自定义”检查单/安检/质检/巡检“在ISDP中的名称 同时还可以通过勾选字段配置”安检/质检/巡检“的自动命名组合规则 图3.13-7检查单/安检/质检/巡检自定义配置

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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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  • 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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  • 快捷入口介绍

    快捷入口 说明 创建作业对象 创建作业对象的入口,需要有权限才创建 拍照 体验拍照功能 创建任务 创建任务的入口,需要有权限才创建 创建安检 创建安检的入口,需要有权限才创建 创建质检 创建质检的入口,需要有权限才创建 创建巡检 创建巡检的入口,需要有权限才创建 创建工作票 创建工作票的入口,需要有权限才创建

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  • 如何创建质检任务?

    点击匹配/维护审批流,匹配到审批流自动带出。没有匹配审批流,会下钻到维护审批流界面手动选择审批流,也可以维护审批人,设置单签/会签,设置电子签名。 图5 配置“维护审批流” 图6 配置“维护审批流”页面 图7 配置“维护审批人” 查看及编辑我创建的质量检查单 图8 查看我创建的 父主题: 质量管理

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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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  • 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 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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