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。

 
 

    深度学习层次分类 更多内容
  • 更新句子分类

    string True 修改后的句子分类名称 1.2 category_id string True 需要修改的句子分类的唯一标识 响应说明 响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 id string False 句子分类的唯一标识 1.2 resultCode

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  • 分类关联文档查询

    单击“查询”,查看文档关联的分类。 单击“添加关联分类”,为文档关联新的分类。 勾选分类,单击“删除”,取消关联分类分类关联文档 在首页左侧导航栏,选择“功能地图 > 常用信息 > 分类关联文档管理”。 选择“分类码”,选择“分类”。 图2 添加关联文档 单击“查询”,查看分类关联的文档。 单击“添加关联文档”,为分类关联新的文档。

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  • 文本分类

    文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类,以原始文本和标签作为输入,输出文本分类模型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。如果文本

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  • ModelArts

    门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 自动学习基本流程 自动学习项目类型介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07 AI Gallery使用指南 AI Galler

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 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

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  • 声音分类

    声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题: 自动学习(新版)

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  • 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

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  • 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

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  • 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

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  • 查询分类与属性

    查询分类与属性 操作场景 查看系统已创建的分类和属性信息。 查询分类信息 在首页左侧导航栏,选择“功能地图 > 常用信息 > 分类&属性查询工具”,进入查询工具页面。 选择“分类信息查询”,输入需要查询内容。 可输入分类码、分类中文名称、分类英文名称进行搜索查询。 单击“查询”。

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  • 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

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  • 随机森林分类

    随机森林分类 概述 “随机决策森林分类”节点用于产生二分类或多分类模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型,森林由很多的决策树组成,每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时,森林中的每一棵决策树分别进行判断,哪一类被选择最多,就预测这个样本属于那一类。 随机决策森林

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  • 批量资产关联分类

    OpenClassification object 分类信息。 表4 OpenClassification 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 分类名称。 description 否 String 分类描述。 create_user 否 String 分类创建者。 create_time

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  • SFS授权项分类

    SFS授权项分类 查询API版本 权限 对应API接口 授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 查询API版本(OpenStack原生) GET / - × × 查询API版本(OpenStack原生) GET /{api_version}/

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  • 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

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 什么是图像识别

    务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术,准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • UGO授权分类

    UGO授权分类 “√”表示支持,“x”表示暂不支持。 表1 授权分类 API功能 对应API接口 授权项(Action) IAM项目(Project) 企业项目(Enterprise Project) 查询API版本信息列表 / 无 √ √ 查询指定版本号的API版本信息 /{api_version}

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  • 新建卡片分类

    说明 修改卡片分类名称 在需要修改的卡片分类右侧单击卡片分类后面的,可以修改卡片分类名称。 删除卡片分类 在需要修改的卡片分类右侧单击卡片分类后面的,可以删除该卡片分类。 如果当前分类下有卡片,则无法按照上述方法直接删除此分类。需要先删除分类下的卡片,才可删除此分类。 父主题: 自定义运营看板提高篇

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