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。

 
 

    深度学习的课题研究 更多内容
  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 创建纵向联邦学习作业

    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整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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  • 查询并导出课程学习记录

    “课程学习记录”筛选项 筛选项 说明 课程名称 具体课程名称,支持模糊搜索 课程编号 具体课程编号,支持模糊搜索 课程类别 已配置好课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮,弹出导出提示框(如下图),点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容

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  • 套餐包简介

    套餐包简介 ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发套餐包,面向有AI基础开发者,提供机器学习深度学习算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型

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  • 方案概述

    过梳理,尤其是跨部门办事指南,其所对应办事流程必须经过办事指南平台管理部门协调、优化、整合,以确保平台上办事指南合理性,师生按照办事指南能够顺利办成事。 对师生而言,办事指南平台为师生汇总所有的办事指南。师生通过平台可以查询到所需办事指南以及办理信息和详细联系信

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  • 开发者认证课程学习的形式是什么样的?

    开发者认证课程学习形式是什么样? 开发者认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题: 开发者认证课程学习常见问题

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  • 增加的数据,如何在自动学习项目中查看?

    登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“自动学习”。 在自动学习项目列表中,您可以查看到项目对应“数据源”,单击此处链接,可直接跳转至创建项目时选择或者创建数据集。 针对“预测分析”项目,其数据源指定是一个OBS路径,并非数据集。其他类型自动学习项目,其数据源为一个数据集。 图1 查看数据存储路径

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  • OPS01-01 建立持续学习和改进的文化

    OPS01-01 建立持续学习和改进文化 风险等级 高 关键策略 由于系统独特性和复杂性,没有放之四海皆准方案,为了达到卓越运营,需要不断改进这些最佳实践,并建立自己最佳实践。所以,在所有最佳实践第一条,就是在您团队中培养持续学习和改进文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 机器学习端到端场景

    default="True", description="是否在训练过程中保存并使用精度最高模型,而不是最新模型。默认值True,保存最优模型。在一定误差范围内,最优模型会保存最新高精度模型")), wf.AlgorithmParameters(na

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • 保存横向联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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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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  • GPU加速型

    :4、1:8规格 云服务器 创建。 优秀超算生态: 拥有完善超算生态环境,用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比计算平台。大量HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P1实例上。 常规支持软件列表 P1型云 服务器 主要用于计算加速场景,例如深度学习训练、推理、科学计算、分子

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  • IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制

    IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树深度是否超过10层,若超出限制,请调整资产树建模关系保证总深度不超过10层。 父主题: 资产建模相关错误码

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器参数,使其达到所要求性能过程,也称为监督训练或有教师学习。常见有回归和分类。 非监督学习:在未加标签数据中,试图找到隐藏结构。常见有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制

    IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他分析任务输入参数,此时该资产属性引用深度为1,举例:模型A中有属性a,而模型B分析任务以a为输入参数,则a引用深度为1,深度限制最大为10。 处理建议 系统

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