AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习 准确率低 更多内容
  • 问答模型训练(可选)

    图5 确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值,影响机器人直接回答的准确率。阈值越高,机器人越严谨,对用户问的泛化能力越弱,识别准确率越高;阈值越,机器人越开放,对用户问的泛化能力越强,识别准确率。 针对历史版本的模型,可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型

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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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  • 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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  • 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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  • 方案概述

    海量涉农数据缺乏强大的算力支持,对数据的深度挖掘、行业赋能缺少支撑。 种植基地 资源家底无法精确识别,传统作业人力物力成本较高,且存在时效性,无法监管种植过程的问题; 供给侧和需求侧存在信息闭塞,无法实现按需生产或者效益最大化; 数据缺乏安全性高、维护成本的云资源支持业务场景应用。 方案架构

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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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  • 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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  • 方案概述

    传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多,数据壁垒高,业务全生命周期数据无法有效整合; 传统管治服务重线下排查,准确率和时效性,个人经验要求高,管治效果差,投入大,成效。 传统环境行业重机理微观分析,并无智能化手段在管治端将政策落地,管治最后一公里的手段太有限,盲区多。 监测硬

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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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  • 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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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求,数据样本大的场景,包括以下功能模块: 包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • 方案概述

    对音频内容进行审核。 降本增效 按需付费,用户只需要花费少量成本,即可代替人工审核,极大地降低了人力成本。 准确率高 基于改进的深度学习算法,在复杂语音环境中也能有高准确率。 约束和限制 部署该解决方案之前,您需 注册华为账号 并开通华为云,完成实名认证,且账号不能处于欠费或冻结状态,如使用包周期部署确保余额充足。

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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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  • 乳腺癌数据集作业结果

    数对联邦学习模型分类性能的影响;(2)迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响;(3)参与方数据量不同时,本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响(迭代次数固定为20) 训练轮数 1 10 20 测试集准确率 (%) 98

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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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  • 创建纵向联邦学习作业

    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,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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