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。

 
 

    深度学习的框架和算法 更多内容
  • AI开发基本流程介绍

    、物体检测等等。不同项目对数据要求,使用AI开发手段也是不一样。 准备数据 数据准备主要是指收集预处理数据过程。 按照确定分析目的,有目的性收集、整合相关数据,数据准备是AI开发一个基础。此时最重要是保证获取数据真实可靠性。而事实上,不能一次性将所有数据都采

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  • 计费说明

    进行算法设计,形成可帮助算法能力较弱技术人员完成后续开发技术方案报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法设计与优化-铂金版 对人工智能场景为极特殊复杂场景企业或政府单位进行算法设计,形成可帮助算法能力较弱技术人员完成后续开发技术方案

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  • 数据处理简介

    数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理用户不可见。如果要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供数据处理功能,基本目的是从大量、杂乱无章、难以理解数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义数据。当数据采集接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求。为了保

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  • 提交排序任务API

    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本,因子分解机每个特征对其他域隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个

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  • ModelArts

    订阅免费模型 发布免费模型 数据集分享下载 AI Gallery资产集市提供了数据集分享下载。订阅者可在AI Gallery搜索并下载满足业务需要数据集,存储至当前帐号OBS桶或ModelArts数据集列表。分享者可将已处理过数据集发布至AI Gallery。 下载数据集

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  • 我的算法

    算法 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我算法”。 在我算法页面,可以根据算法名称搜索算法,也可以单击“”,根据供应商计费模式筛选查找算法。 父主题: 算法管理

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  • 功能介绍

    图15 训练指标中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下模型分布式训练,大幅度提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估,在不进行模型发布前提下直接查看模型解译效果,支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。

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  • 应用场景

    。 在线教育 根据教育内容要求,您可以设置适当审核规则,帮助您识别出含有敏感词、不当内容音频,及时发现并处理不合规内容。 场景优势: 审核效率高:减少人工审核工作量,提高教学内容准确性,避免出现错误或不当言论。 准确率高:过滤掉不良信息不当言论,保证教学内容安全。

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  • 云端推理框架

    云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题: 用户指南

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  • 算法购买和安装(离线)

    算法购买安装(离线) 购买算法 申请License 安装算法并加载License 父主题: 适用于SDC算法

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  • 自动学习

    ModelArts通过机器学习方式帮助不具备算法开发能力业务开发者实现算法开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练参数自动化选择模型自动调优自动学习功能,让零AI基础业务开发者可快速完成模型训练部署。依据开发者提供标注数据及选择场景,无需

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  • 特征工程和算法工程的关系?

    特征工程算法工程关系? 用户创建特征工程时候,进入特征工程,可以看到系统自动创建与特征工程同名算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程,操作如下所示: 在JupyterLab环境编辑界面,单击界面左上角“File > New Launcher”,界面右侧新增“

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  • 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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  • 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 将模型训练生成模型进行

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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。 初始梯度累加:梯度累加和用来调整学习步长。默认0

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  • 算法购买和安装(在线)

    算法购买安装(在线) 购买算法 安装算法并加载License 父主题: 适用于SDC算法

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  • 算法购买和安装(离线)

    算法购买安装(离线) 购买算法 申请License 安装算法并加载License 父主题: 适用于IVS1800/ITS800算法

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  • 算法购买和安装(在线)

    算法购买安装(在线) 购买算法 安装算法并加载License 父主题: 适用于IVS1800/ITS800算法

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  • 可信分布式身份服务 TDIS

    生技术核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博 智能问答机器人 ,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户聚集地。这里有来自容器服务技术牛人,为您解决技术难题。

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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。 调整参数超参数。 神经网络中:学

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  • 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、模型管理部署上线流程。涉及计费项包

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