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 场景分割 更多内容
  • 应用场景

    应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系,将对应场景的推荐结果推送给用户,代替低纬度的人工规则,提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流,短视频/直播/音乐/阅读,广电媒资,社交,电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中,通常涉及首页推荐、

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  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • 语义分割图片标注任务

    语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮,(快捷键4,非小键盘)绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3

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  • 对间隔分区表分割分区

    对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后,源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如,创建如下间隔分区表,并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales

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  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • 对间隔分区表分割分区

    对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后,源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如,创建如下间隔分区表,并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales

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  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • HBase Region的多点分割

    HBase Region的多点分割 功能简介 一般通过org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin进行多点分割分割操作只对空Region起作用。 可在创建表时对表进行预分区,或者对某些region直接进行split操作来替代。 本例使用m

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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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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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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  • Standard自动学习

    Standard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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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明和修复项指导如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 说明指导 规则描述 修复项指导 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本

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  • 智能场景简介

    智能场景简介 针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习

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  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测,以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 随机森林回归

    max_depth - 树的最大深度,默认为5 max_bins - 最大分箱数,默认为32 min_instances_per_node - 节点分割时,要求子节点必须包含的最少实例数,默认为1 min_info_gain - 节点是否分割要求的最小信息增益,默认为0.0 subsampling_rate

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  • 路网数字化服务-成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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