中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    深度学习 数据质量 更多内容
  • 查询实时质量数据

    查询实时质量数据 功能介绍 获取实时质量数据的相关指标在某一时间段内每分钟的统计数据。 最大查询跨度1天。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /

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  • 数据质量监控简介

    质量会对数据进行校验,并阻塞生产链路,以避免问题数据污染扩散。同时,数据质量提供了历史校验结果的管理,以便您对数据质量分析和定级。 另外,数据质量监控DQC支持根据数据架构中的数据标准,自动生成标准化的质量规则,并进行周期性的监控。 数据质量监控主界面包括以下功能模块。 功能 说明

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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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  • 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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  • 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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  • 步骤7:数据质量监控

    Studio作业开发控制台,选择步骤6:数据开发处理中新建的作业,单击数据质量监控节点,然后在该节点的节点属性中,单击“数据质量规则名称”后的按钮,可以跳转到 DataArts Studio 数据质量控制台的“质量作业”页面。 图1 质量作业节点 在数据质量页面,单击质量作业名称,可以查看质量作业的基础配置。

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  • 数据质量操作列表

    runConsistencyTask 创建质量作业 Rule createRuleTask 删除质量作业 Rule deleteRule 更新质量作业 Rule updateRule 运行质量作业 Rule instanceScheduleOperation 批量运行质量作业 Rule batch

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  • 数据实施质量检查

    数据实施质量检查 实施质量检查包含数据实例实施过程中的工具,旨在帮助客户在进行数据治理过程中,能够更好地监控实施过程中的质量,包含数据模型设计、源系统和SDI层数据一致性检测、数据平台检测、脚本规范检测、DataArts Studio命名规范检测和作业监控。 表1 实施质量检查功能介绍

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  • 获取质量报告业务报告数据

    获取质量报告业务报告数据 功能介绍 获取质量报告业务报告数据。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/quality/report/business/scores 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 获取质量报告技术报告数据

    String 数据连接名称。 database_name String 数据库名称。 table_name String 数据表名名称。 data_connection_score Double 数据连接评分。 database_score Double 数据库评分。 table_score

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  • 新建数据质量规则

    新建数据质量规则 数据质量支持对离线数据的监控,质量规则是数据质量的核心。DataArts Studio系统内置的模板规则共计34种,分为库级规则、表级规则、字段级规则和跨字段级规则、跨源级规则等规则类型,如表1所示。 表1 系统内置的规则模板一览表 规则类型 维度 模板名称 适用引擎

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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J

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  • 学习项目

    别二维码进行学习 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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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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  • 方案概述

    方案概述 应用场景 客户痛点 内部质量管理: 质量管理靠“救火”,质量事故频发,合格率低,质量成本高昂,客户满意度低 质量数据散落在PLM、MES、ERP等非质量专业系统,数据孤岛严重,无法有效追溯,无法持续优化 品牌附加值低,利润低,议价权低 供应链管理: 供应商的管理全靠链主

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  • 质量建模

    质量建模 质检项 功能概述:该模块主要是对质检项进行管理,主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查询质检项。 操作人员:系统管理人员。 路径:质量建模→质检项 。 图1 质检项 质检模板 功能概述:该模块主要是对质检模板进行管理,主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查看、查询质检模板。

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240061号 算法基本原理 数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:语音音频数据。 算法原理:通过深度学习算法,提取语音音频中的特征,并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果:表情基系数。

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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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  • 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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点,质量才是,总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征,还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的

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