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    深度学习 聚类 准确率 更多内容
  • 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

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  • 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

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    适用于个人,小型企业简单FAQ对话场景,包括以下功能模块: 运营数据统计 知识库管理 问答日志管理 未解决问题聚类 机器人形象管理 同义词典管理 高级版 适合企业高并发,场景多,需要更高准确率的场景,包括以下功能模块: 包含“基础版”功能,以及以下功能。 问答标签管理 问答模型训练管理 专业版

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  • 实时聚类

    实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法,经典的K-Means算法通过提前确定类别数目,计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集,我们可以依赖领域中知识来确定类别数目,运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据,数据是在不断变化和演进,

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  • 实时聚类

    实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法,经典的K-Means算法通过提前确定类别数目,计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集,我们可以依赖领域中知识来确定类别数目,运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据,数据是在不断变化和演进,

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 应用场景

    。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:响应速度小于0.1秒。 注册昵称审核 对网站的用户注册信息进行智能审核,过滤包含广告、反动、色情等内容的用户昵称。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:响应速度小于0

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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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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  • 创建分子聚类作业

    参数类型 描述 method 是 String 聚类方法,当前仅支持hiq_mc。 最小长度:1 最大长度:20 file 是 String 分子聚类源数据。 最小长度:1 最大长度:2000 output_dir 是 String 分子聚类输出结果。 最小长度:1 最大长度:1200

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  • 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。

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  • 功能介绍

    自动静音检测 对输入语音流进行静音检测,识别效率和准确率更高。 产品优势 识别准确率高 采用最新一代语音识别技术,基于深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)技术,大大提高了抗噪性能,使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一

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  • 聚类系数(cluster

    聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数,默认为true。 父主题:

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  • 处理问题聚类任务

    处理问题聚类任务 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”,进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 问题聚类任务”。单击“启动聚类任务”,填写需要进行聚类分析的会话生成时间段,单击“启动”。 请确保所选的时间段内存在可用于分析的会话记录。 导入用户列表后,聚类任务仅分析该号码对应的会话记录。

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  • 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”。

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  • 什么是对话机器人服务

    满足用户快速上线、高度定制、数据可控的需求,具有问答准确率高、自主学习等特点。能够帮助企业节省客服人力,大大降低客服响应时间。 QABot 具备如下优势点: 智能的问答管理 热点问题、趋势、知识自动分析统计。 支持未知问题自动聚类,匹配相似问答,辅助人工不断扩充知识库。 支持问答调测,点对点的监测智能应答过程。

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  • 聚类系数算法(cluster

    聚类系数算法(cluster_coefficient) 功能介绍 根据输入参数,执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法(cluster_coefficient)用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

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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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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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