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 样本要求 更多内容
  • 数据集版本发布失败

    数据集版本发布失败 出现此问题时,表示数据不满足数据管理模块的要求,导致数据集发布失败,无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求,检查您的数据,将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟O

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  • 产品功能

    询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参与

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  • 查看/标识/取消/下载样本

    样本”或“学习案例样本”页签,单击样本下方的/。 单个下载样本:在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签,单击样本下方的或单击样本,在样本详情页面单击样本中的 按任务归类 单击对应的“采集样本数量”、“AI训练样本数”或“学习案例样本数”列的数值,“可以进入到样本清单明细页面,查看当前的样本明细

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  • 查询单个样本信息

    sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度,单位是字节。 sample_status

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  • 批量更新样本标签

    批量更新样本标签 功能介绍 批量更新样本标签,包括添加、修改和删除样本标签。当请求体中单个样本的“labels”参数传空列表时,表示删除该样本的标签。 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。

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  • 执行样本对齐

    String> 样本对齐字段ID集合 agents 否 Array of strings 样本对齐agentId agent_names 否 Array of strings 样本对齐agentName dataset_ids 否 Array of strings 样本对齐数据集id集合

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  • 查询单个样本详情

    查询单个样本详情 根据样本ID查询数据集中指定样本的详细信息。 dataset.get_sample_info(sample_id) 示例代码 根据ID查询数据集中样本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts

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  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离

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  • 查询样本列表

    sample_data Array of strings 样本数据列表。 sample_dir String 样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度,单位是字节。 sample_status

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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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  • 模型训练

    召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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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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  • 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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  • 硬件要求

    硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展,满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求,推荐硬件: 老师屏:ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置:i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏:ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置:i5八代CPU、8G内存、128G

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  • 部署要求

    部署要求 本章节描述CloudPond部署要求(包括场地要求和网络要求),请参考每项要求初步评估您的本地数据中心是否适合安装CloudPond设备。 如发现不满足的情况,您可以先进行线上注册边缘小站和提交订单,随后由华为云技术支持团队与您联系沟通场地工勘事宜,您再进行相应整改即可。

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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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  • 模型训练

    召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F

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