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。

 
 

    深度学习表格分类 更多内容
  • 分类与属性

    分类与属性 如何查看分类有哪些属性 父主题: 产品主数据协同服务

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 新建数据分类

    选择“数据安全 > 数据分类”,在“分类规则”页签中,单击“新建”。 系统弹出“新建分类”对话框,填写相关配置,完成创建分类规则。支持按模板创建(内置)规则和自定义规则两种方式。 图1 配置分类规则 表1 配置分类规则参数说明 配置 说明 分类类型 即规则所属分类,支持内置(按模板添加)和自定义添加。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意的精度。此外,模型具备自我学习和不断进化的能力,随

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 表格配置模式

    表格配置模式 表格配置模式指通过填写基础数据映射前后的相关字段,完成知识映射配置。 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格,请参见购买 知识图谱 。 已创建并选择本体,详情请参见配置图谱本体。 已完成数据源配置,详情请参见配置数据源。 已完成信息抽取配置,详情请参见配置信息抽取。 操作步骤

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是商标分类?商标分类共有多少类别?

    什么是商标分类?商标分类共有多少类别? 因商标产品升级,此文档说明仅针对2022年8月02日之前下单的产品有效。 如您于2022年8月02日后下单,请参考新版的商标注册帮助文档(点击前往)。 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》,也称《尼斯分类》,共有45个类别,其中1-

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能介绍

    北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等,实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是商标分类?商标分类共有多少类别?

    什么是商标分类?商标分类共有多少类别? 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》,也称《尼斯分类》,共有45个类别,其中1-34类为商品类别,35-45类为服务类别。 《商标注册用商品和服务国际分类》是根据1957年6月15日由尼斯外交会议达成的一项协定(尼斯协定)制定的,我

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 通用表格识别

    Boolean 可选值包括: true:输入图像仅包含有线表格,仅进行有线表格识别。 false: 输入图像可能包含无线表格,同时进行有线表格与无线表格识别。 未传入该参数时默认为false,即同时进行有线表格与无线表格识别。当确认输入仅包含有线表格时,该参数设为true可达到更优识别效果。 响应参数

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是CloudTable

    建议您学习并了解如下信息: 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容,了解CloudTable相关的基础知识,包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍,以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练分类器

    训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后,多模板分类工作流在模板数量较多,或版式相似度较高的情况下,建议针对不同的模板上传对应的训练集数据,用于训练模板分类模型,使服务能够精准地分类多个模板图片,然后对多个模板图片进行 文字识别 和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询事件目标分类

    参数类型 描述 id String 事件目标分类ID name String 事件目标分类名称 最小长度:1 最大长度:128 label String 事件目标分类名称展示说明 最大长度:255 description String 事件目标分类描述 最大长度:512 provider_type

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询所有句子分类

    是否必选 说明 1 data array[object] False 句子分类结果集合 1.1 category_id string False 句子分类的唯一标识 1.2 name string False 句子分类名称 2 resultCode string False 返回码 0403000

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 添加分类标签

    添加分类标签 系统内置常见数据分类,如果需要自定义添加分类标签,可在“业务配置 > 分类分级”页面新增分类标签。 背景信息 新增的分类标签,可在配置敏感数据标签时引用。具体操作,请参见添加敏感数据标签。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录API数据安全防护系统web控制台。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建媒资分类

    parent_id Integer 父分类ID。 一级分类父ID为0。 id Integer 媒资分类ID。 level Integer 媒资分类层级。 取值如下: 1:一级分类层级。 2:二级分类层级。 3:三级分类层级。 projectId String 项目ID。 状态码: 400 表5

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 修改媒资分类

    name 是 String 媒资分类名称。 id 是 Integer 媒资分类ID。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 name String 媒资分类名称。 parent_id Integer 父分类ID。 一级分类父ID为0。 id Integer

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询指定分类信息

    查询指定分类信息 功能介绍 查询指定分类信息,及其子分类(即下一级分类)的列表。 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 /v1.0/{project_id}/asset/category

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了