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    深度学习 非监督 更多内容
  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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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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  • 产品优势

    威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外,还提供4类基于AI智能引擎的算法能力:IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标,利用有监督、无监督深度神经网络、马尔科夫等算法训练7种AI模型,结合特征规则、分布统计以及外部输入的威胁情报,综合构建检测系统,有效提升威胁分析效率和准确性。

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  • 功能特性

    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、随机森林、神经网络等算法实现对隧道域名、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习,保证数

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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模型的低门槛、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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  • 执行训练任务

    ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。

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  • 执行训练任务

    ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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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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  • 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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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • Standard自动学习

    Standard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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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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  • 执行训练任务

    ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。

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  • 方案概述

    分析应用。 客户价值:提供自助分析平台,智助全员现场审计。支持项目审计和日常监督需要,推进审计工作的模式转变。 场景三:预警监督,以指标体系为基础,构建持续预警监督体系 利用灵活的预警指标及预警规则的设置工具,形成完善的预警监督体系。 客户价值:事后的审计工作向事中推进,及时发现问题,防患于未然,提升审计工作价值

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    型为string,对于未知标签的点,初始化标签字段赋空);适用于已标注部分节点标签,预测未知节点标签的情况。 说明: 当initial取值空时,对于具有初始化标签的点,其数量应大于0,小于点总数。 - 注意事项 标签传播算法(Label Propagation)默认使用ID作为标签。

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  • 模型选择

    xgboost是有监督的算法。模型推荐里面增加了超参搜索的功能,有给出参数取值的推荐区间。用户也可以根据实际情况修改。 如果推荐的是无监督的异常检测算法,可能会同时推荐几个算法。那模型训练的时候,针对不同的算法,会分别进行模型训练,得到不同的模型,通过集成学习投票法策略,推荐得到更符合且更准确的异常检测模型。

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  • 训练模型

    低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发的“模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。 父主题: 无监督车牌检测工作流

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