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。

 
 

    深度学习猜你喜欢 更多内容
  • 智能场景(猜你喜欢)

    智能场景(喜欢) RES提供了智能场景包括喜欢、热门推荐和关联推荐。仅需要简单的配置和作业训练,即可获取推荐结果。 本章节以喜欢为例,帮助您快速熟悉智能场景的使用过程。开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。使用智能场景获取推荐结果的步骤如下所示:

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  • 猜你喜欢的主要应用场景是什么?

    喜欢的主要应用场景是什么? 喜欢主要应用于浏览意向不明确,如首页推荐等,RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练,结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题: 智能场景

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  • 智能场景简介

    供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析,自动匹

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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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  • 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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  • 智能场景

    智能场景 喜欢的主要应用场景是什么? 关联推荐的主要应用场景是什么? 热门推荐的主要应用场景是什么?

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  • 是否有样例数据支撑我进一步了解RES?

    是否有样例数据支撑我进一步了解RES? RES提供了可用来测试的全量数据,包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试,可参见智能场景(喜欢)。 自定义场景的样例测试,可参见自定义场景(热度推荐)。 父主题: 基础问题

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  • 更新自定义场景内容

    场景类型: customize,自定义推荐 popularity,热门推荐 relation,关联推荐 personalization,喜欢 datasource_id 是 String 数据源id,字母、数字、下划线、减号组合32位。 ds_config 是 ds_config

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  • 创建智能场景

    创建智能场景 喜欢主要应用于浏览意向不明确,如首页推荐等,RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练,结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐,根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联的物品,进行有关联度的推荐。

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  • 什么是推荐系统

    提供开放式推荐能力,其他友商主打场景式推荐。 场景式推荐 提供多维度的场景推荐,含喜欢、关联推荐、热门推荐,一键式操作,降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习,近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以

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  • 产品功能

    能检测,输出数据分布和数据质量信息等,智能完成特征工程。 智能场景 根据业务场景选择对应的智能推荐场景,快速搭建专属推荐系统。主要应用为喜欢、关联推荐、热门推荐。 功能优势: 多维度管理,支持运营规则设置,一站式推荐平台。 自动挖掘特征,采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合,提高特征选择效率。

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  • ModelArts

    推荐系统基本概念 02 入门 使用推荐系统管理控制台快速搭建推荐服务,利用推荐系统的智能场景和自定义场景功能得到满意的推荐结果。 快速入门 智能场景(喜欢) 自定义场景(热度推荐) 05 实践 根据用户的离线历史数据,推荐系统通过模型训练和召回策略,对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通

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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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  • 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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