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    深度学习的典型模型 更多内容
  • 执行作业

    常规配置:通过界面点选算法使用常规参数,具体支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50的整数。

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  • 概要

    Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型训练,并利用该模型完成简单图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 应用场景

    断出不合规语音内容。 场景优势: 实时性:可以实时监测和分析直播间中语音内容,保障直播间秩序和安全。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 社交语音消息 在社交语音消息平台上实时对用户发送语音消息进行审核,及时判断出包含不良内容语音消息,帮

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  • 基本概念

    在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标中“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型

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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

    操作步骤-手机端: 登录手机app,点击“我”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入,在个人中心页面,点击“我学习”后面的箭头,进入“我学习 页面。 图5 个人中心页面(我岗位、我技能) 在“我学习页面,点击每个具体课程卡片,进入到课程详情页面。可

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  • 典型网络配置

    典型网络配置 应用场景 在创建VPC之前,您需要根据具体业务需求规划VPC数量,子网数量、IP网段划分和互联互通方式等。详细网络规划请参考虚拟私有云最佳实践。 本教程将创建一个VPC用于托管Web应用或网站,其私网网段为192.168.0.0/16,按照业务模块划分3个子

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  • 典型场景介绍

    典型场景介绍 客户与座席通过Web渠道交谈 客户与座席通过WebRTC话机通话 父主题: 客服座席指南

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  • 典型配置实例

    转自助服务子流程 操作步骤 准备所需语音文件。 本场景中需要预先准备语音文件:欢迎语、流程结束前放音以及服务时间提醒放音。 参考配置语音文件,配置所有的语音文件。 语音文件配置完成后,需要等待审核通过才能使用。 参考创建流程,分别配置一个空主流程和一个空子流程。 建议先配置 “自助服务子流程”,然后配置主流程。

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  • 典型应用举例

    典型应用举例 高性能计算 媒体处理 企业网站/APP后台 日志打印

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  • 提交排序任务API

    1]之间,是机器学习领域里常用二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版

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  • 学习空间

    学习空间 我课堂 MOOC课程 我考试

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    增加更多的特征,使输入数据具有更强表达能力。 特征挖掘十分重要,尤其是具有强表达能力特征,可以抵过大量弱表达能力特征。 特征数量并非重点,质量才是,总之强表达能力特征最重要。 能否挖掘出强表达能力特征,还在于对数据本身以及具体应用场景深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学

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  • 创建纵向联邦学习作业

    值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10的整数。

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • AI Gallery功能介绍

    Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临实际困难,尤其是高昂模型训练与部署成本,这往往成为创意落地阻碍。通过大量开发者实践,针对主流昇腾云开源大模型,沉淀最佳算力组合方案,为开发者在开发模型最后一步,提供最佳实践算力方案、实践指南和文档,节省开发者学习和试错资金成本,提升学习和开发效率。 父主题:

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  • 典型配置案例

    典型配置案例 企业边界天关透明直路 企业边界天关旁挂策略路由直路(三层) 企业边界天关旁路镜像流状态检测(USG6502E-C天关、USG6503E-C天关、USG6603F-C天关) 企业边界防火墙旁路镜像流状态检测(USG6000F防火墙) 企业边界天关旁路镜像引流透传场景 企业内部存在NAT转换场景

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  • 典型故障处理

    典型故障处理 设备无法上线排查方法 用户业务受影响排查方法 光口相关问题排查方法 特征库升级失败排查方法 云端没有看到威胁事件排查方法 威胁事件缺乏取证信息排查方法 性能数据未上报排查方法 父主题: 维护宝典

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  • 典型配置案例

    典型配置案例 单AP组网场景 纯AP组网场景 AR+AP组网场景 AR+交换机+AP组网场景 防火墙+交换机+AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+云AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+独立AC组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+随板AC组网场景

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  • 典型场景说明

    典型场景说明 通过典型场景,我们可以快速学习和掌握HBase开发过程,并且对关键接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序,用于管理企业中使用A业务用户信息,如表1所示,A业务操作流程如下: 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。

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  • 典型场景说明

    典型场景说明 通过典型场景,我们可以快速学习和掌握Doris开发过程,并且对冷热分离应用场景有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统,test_tbl用于实时用户访问网站记录,记录数据如下表: 表1 原始数据 timestamp type error_code error_msg

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