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 数据集 建立 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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  • 功能介绍

    支持数据筛选、标注等数据处理,提供数据集版本管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种

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  • 建立连接

    建立连接 功能介绍 创建连接时传入clickhouse-example.properties配置的user和password作为认证凭据,ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 样例代码 ClickHouseDataSource clickHouseDataSource

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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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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  • 基本概念

    AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版

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  • 建立Kudu连接

    建立Kudu连接 功能简介 通过KuduClient.KuduClientBuilder(KUDU_MASTERS).build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为kudu集群的masters地址列表,如果有多个master节点,则中间用半角逗号隔开。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业的数据集,必须选择一个当前代理的数据集,另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征,另一方的数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重

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  • 建立Kudu连接

    建立Kudu连接 功能简介 通过KuduClient.KuduClientBuilder(KUDU_MASTERS).build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为Kudu集群的Master地址列表,如果有多个Master节点,则中间用半角逗号隔开。

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  • 通话建立后

    通话建立后 释放呼叫 保持 转移 内部求助 三方通话 静音 父主题: 基本应用开发

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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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  • 学习项目

    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:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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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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  • 功能介绍

    支持样本平衡性综合分析,便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况,判断样本集的分布平衡性,并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练,用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习,也可以利用notebook进行算法开

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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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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  • 如何建立关联关系

    如何建立关联关系 分享推广链接,客户点击链接注册账号即建立关联关系(30天) 父主题: 奖励推广规则

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  • 建立ClickHouse连接

    建立ClickHouse连接 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据,ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 MRS 3.3.0之前版本:

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  • 建立ClickHouse连接

    建立ClickHouse连接 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据,ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 MRS 3.3.0之前版本:

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  • 建立ClickHouse连接

    建立ClickHouse连接 以下代码片段在“ClickhouseJDBCHaDemo”类的initConnection方法中。在创建连接时传入表1中配置的user和password作为认证凭据,ClickHouse会带着用户名和密码在服务端进行安全认证。 clickHouseProperties

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