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 高层特征 更多内容
  • APP特征信息及其获取方式

    APP特征信息及其获取方式 鸿蒙平台APP特征信息基本概念 特征信息 定义 APP包名 APP包名是HarmonyOS应用程序的唯一标识符,例如:com.huaweicloud.harmony 公钥 公钥是加密算法中的公钥,用于保护数据的安全性。在APP中,公钥通常用于验证应用程

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  • 自定义IPS特征

    入侵防御”。单击“自定义IPS特征”中的“查看规则”,进入“自定义IPS特征”页面。 在“自定义IPS特征”页签中,单击列表右上角“添加自定义IPS特征”,填写规则如表 添加自定义IPS特征所示。 表1 添加自定义IPS特征 参数名称 参数说明 名称 需要添加的特征名称。 命名规则如下:

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  • 启动智能任务

    集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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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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  • 如何选中全量特征列?

    如何选中全量特征列? 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程,在特征操作界面,单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程,在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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  • 查询特征选择执行结果

    查询特征选择执行结果 功能介绍 查询特征选择执行结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/features-selection-result

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  • 提交特征工程作业

    提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题: 作业相关API

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  • 创建白名单策略

    ,后续方便区分和管理。 智能学习天数 HSS学习服务器应用进程的天数。学习天数越多,学习结果越准确。 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后,对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程:HSS根据应用进程特征库,自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程:您在“应用进程控制

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  • 华为云WeLink数字人才专家班

    培训目标 高层领导: 深刻理解企业数字化转型及其发展趋势 提升企业高层对数字化转型的决心 学习华为企业数字化转型的实践经验和方法论 初步具备基于自身企业现状设计转型路线的能力 企业主导数字化转型的骨干技术人员(CTO、CIO等): 深刻理解企业数字化转型必要性和重要性 学习华为企业数字化转型的实践经验和方法论

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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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  • 概述

    特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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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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  • 获取纵向联邦作业详情

    FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值: DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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  • 保存纵向联邦作业

    FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值: DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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  • 排序策略-离线特征工程

    处理。 待提取物品特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据, 选择排序模型需要的物品特征,未选择的物品特征将不会被处理,即排序模块将忽略这些特征。 说明: 离散的区间个数不能超过100个,请您根据业务需求合理分配参数值。 单击,增加物品特征。在下拉选项中勾选特征参数名称并进行配置

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  • 随机森林回归特征重要性

    随机森林回归特征重要性 概述 采用随机森林回归算法计算数据集特征特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选,表示输入的数据集;如果没有pipeline_model和random_forest_regressor_model参数,表示直接

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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    Array of strings 数据集特征集合 表5 ModelParamVo 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值,最小值0,最大值1 learning_rate 否 Float 学习率,最小值0,最大值1 batch_size

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  • 安全服务

    Web应用防火墙 Web应用防火墙(Web Application Firewall,WAF)对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁,阻挡诸如 SQL注入或跨站脚本等常见攻击,避免这些攻击影响Web应用程序的可用性、安全性或消耗过度的资源,降低数据被篡改、失窃的风险。

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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、华为昇腾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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  • 最新动态

    为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。

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  • 图像搜索SDK简介

    图像搜索 SDK简介 图像搜索概述 图像搜索( Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interf

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