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+十大挑战 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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  • 挑战

    挑战 随着移动化、大数据、企业数据化的转型,基于传统网络架构部署的园区网络存在越来越多的挑战。 网络建设初期投资大。 部署效率低,影响业务开通速度。 网络管理复杂,运维成本高,且效率低。 网络开放性差。 客户需要一个能够快速部署、简单好用,且具备以下特性的网络方案。 效率高,成本低。

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  • 业务挑战

    业务挑战 企业上云是指将企业的应用、数据甚至大数据平台搬迁到云上的过程。虽然云具有很多优势,但是上云却不是一件容易的事,企业在上云过程中会面临着许多痛点和挑战。 上云适配改造 企业从传统的本地数据中心架构转向云架构,或者从一个厂家的云架构转向另外一个厂家的云架构,这个过程可能会面

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  • 趋势和挑战

    趋势和挑战 等保是等级保护的简称,2017年《中华人民共和国网络安全法》的实施,标志着等级保护2.0的正式启动,网络安全法明确“国家实行网络安全等级保护制度”、“国家对一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露,可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施,在网络安全等级保

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  • 趋势和挑战

    趋势和挑战 随着越来越多的企业将其运营数字化,海量的设备接入办公园区网络。由于缺乏准入控制技术,入网终端的安全状态与使用者身份未知,无法保障终端入网安全可信,这就导致内网数据泄露等事件频发。与此同时,企业面临的网络安全风险也越来越大,由于人的行为具有不确定性,电脑、 服务器 等终端作

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  • 趋势和挑战

    趋势和挑战 随着企业IT向云架构的不断推进,以及公有云的崛起和流行,引导着企业数据中心等基础设施云化,越来越多的企业开始在公有云安家,从而打破企业IT的传统封闭架构,引领企业网络架构走向开放之路。与此同时,企业的关键应用也逐渐云化,依赖于应用服务商提供的SaaS服务(如Offic

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  • 趋势和挑战

    趋势和挑战 勒索软件是不法分子通过加密文件等方式劫持用户文件,借此索要钱财的一种恶意软件。勒索软件变种多、更新快,难以防范,据权威报道,勒索软件会造成企业巨额经济损失和重要数据的泄露,已升级成为全球网络领导者最关心的网络威胁。 网络安全建设作为现代企业治理的一个重要课题,在勒索病毒的猛烈攻势下面临着严峻的挑战。

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  • 趋势和挑战

    趋势和挑战 随着技术和行业数字化的发展,企业分支办公、分支零售、分支物流、分支连锁等场景越来越多。为了更快抓住商机,企业正通过网络云化方式快速部署网络,实现分支业务快速上线或变更。 网络云化是网络服务化的实现手段,正如IaaS让企业不再重复建设基础设施那样,网络云化后,企业不用关

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  • 趋势和挑战

    趋势和挑战 在国家重大活动期间,组织单位面临的网络攻击往往呈现攻击力度更大、攻击频率更高、针对性更强等特点。为保证关键信息基础设施及重要信息系统在重大活动期间的稳定运行,各单位需要建立防护、监测、响应的安全机制,确保提前排除网络安全隐患,做好网络应急响应和安全保障工作,避免攻击入

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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