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 特征自动提取 更多内容
  • 提取方法

    提取方法 此重构允许您将任意代码片段移动到单独的方法中,并将其替换为对此新创建的方法的调用。这与内联方法相反。 执行重构 在代码编辑器中,选择要提取到新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Method,或按“Ctrl+Shift+Alt+M”。

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  • 音频提取

    音频提取 功能介绍 本接口为异步接口,创建音频提取任务下发成功后会返回asset_id和提取的audio_asset_id,但此时音频提取任务并没有立即完成,可通过消息订阅界面配置的音频提取完成事件来获取音频提取任务完成与否。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API

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  • 创建自动学习项目有个数限制吗?

    创建自动学习项目有个数限制吗? ModelArts自动学习,包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题: 创建项目

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  • 创建纵向联邦学习作业

    “FiBiNET”算法新增限制: 特征方必须要有两个及以上离散特征,连续特征可有可无。 标签方可以不提供任何特征,如果标签方提供特征也要遵循1规则。 其他算法无限制 选择完成后单击“下一步”。 在所选数据集中只能有一个字段是标签。 训练时需勾选使用的特征选项,勾选后可以跳过特征分箱,直接进行训练。

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程,这里暂不使用,会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情,可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”,进入特征工程首页,如图1所示。

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  • 特征工程

    行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表

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  • 特征操作接口

    RESTATE signature_type 否 String 特征类型。 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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  • 离散特征分析

    离散特征分析 概述 离散值特征分析通过每个离散特征的gini,entropy,gini gain,information gain,information gain ratio等和每个离散值对应的gini,entropy指标,方便对离散特征进行理解。 输入 参数 子参数 参数说明

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  • 特征异常检测

    特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图(Box-plot)和AVF(Attribute Value Frequency) 箱型图用于检测连续值类特征的数据,根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据,根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    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β1和β2参数、batch_size数值等。

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  • 提取超类

    Superclass对话框中,提供重构参数。 提供提取的超类名称和包。 在Members to form superclass区域中,选择要提取的类成员。对于方法,选中Make abstract复选框,将提取的方法声明为超类中的abstract方法,并将其实现保留在原始类中。 在JavaDoc for

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  • 提取方法对象

    提取方法对象 此重构允许您将任意代码片段单独移动到新类的方法中,以便您可以进一步将该方法分解为同一对象上的其他方法。 执行重构 在代码编辑器中,选择要提取到包装类的新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Method Object。

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  • 文档水印提取

    选择“水印提取”页签,进入“水印提取”页面。 单击左上角“新建任务”,进入“新建任务”页面。 图1 新建水印提取任务 单击添加文件选择需要进行提取水印的文件,OBS桶文件支持多选。 图2 选择文件 单击“确定”,提取水印任务创建完成。 单击目标任务名称前的,查看水印提取完成的OBS桶文件的暗水印内容。

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  • 自动学习训练作业创建失败

    自动学习训练作业创建失败 出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 父主题: 模型训练

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  • 响应提取

    响应提取 响应提取提取接口响应结果的某一部分,命名为参数,供后续测试步骤参数化调用。响应提取需要在前序测试步骤定义,后续测试步骤使用。 在前序测试步骤中,在“响应提取”页签创建要传递的参数。响应提取来源用到内置参数,请参考内置参数了解如何使用内置参数。响应提取同时支持正则表达式

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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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  • 学件简介

    主要实现数据的预处理,包括标签处理、缺失值填充、数据标准化等。 特征处理模块 主要实现对KPI的数据分布特征进行分析,自动选择特征及参数。并提供四大类,80+特征自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块

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  • 排序策略-离线排序模型

    将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下

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  • 时序数据处理

    待进行时间特征提取的时间列。 预提取时间特征提取的时间特征。默认为“全量提取”,指提取全部的时间特征。此外还支持提取“年”、“月”、“日”、“时”、“分”、“秒”、“星期几”、“一年中的第几天”、“一年中的第几周”、“季”这些时间特征。 新列名 提取出时间特征后产生的新特征列的列

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    AI技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤1:准备工作 注册华为账号 并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    AI技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤1:准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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