无参数模型 更多内容
  • 模型训练

    离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall:召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率

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  • 模型训练

    离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召回率

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  • 模型训练

    结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 说明 recall 召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所

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  • 模型训练

    增量训练版本 用户可以在之前训练成功的版本中,自主选择精度最高的版本进行再训练,可以加快模型收敛速度,提高训练精度。 最大训练时长(分钟) 即最大训练时长,在该时长内若训练还未完成,则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出,建议使用较大值。输入值取值范围为6~6000。建议适当延长训练时间。

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  • 设备模型

    设备模型 设备规格定义 父主题: 制造数据模型管理

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  • 模型推理

    模型推理 模型初始化成功后,调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据,并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 模型训练

    模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 模型管理

    模型管理 使用租间管理员账号登录AICC。 选择“配置中心>机器人管理>语义理解管理> 系统管理>模型管理” 单击“新增”,依次输入“名称”、“语言”、“模型类型”、“描述”。 图1 新增模型 单击“保存”,完成配置。 父主题: 其他操作

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  • 读取模型

    读取模型 概述 读取spark pipeline model类型的模型文件。 输入 输出 spark pipeline model类型的模型对象 参数说明 参数 参数说明 input_model_path 模型文件所在的路径 样例 params = { "input_model_path":

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  • 保存模型

    保存模型 概述 保存spark pipeline类型的模型到本地文件系统。 输入 参数参数 参数说明 inputs pipeline_model inputs为字典类型,pipeline_model为pyspark中的PipelineModel对象 输出 参数说明 参数 子参数

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  • 模型工程

    模型工程 分类 聚类 评估 推荐 回归 文本 时间序列 父主题: 预置算子说明

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  • 模型部署

    模型部署 ModelArts提供模型、服务管理能力,支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如,智慧交通项目中,在获得训练好的模型后,需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署,需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上,这是一

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  • 检索模型

    检索模型 概述 通过模型地图,用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索,快速查找所需数据信息。 前提条件 已完成采集技术模型和录入业务模型。 操作步骤 登录ROMA Connect,在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”,进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM

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  • 模型安全

    防篡改、防泄漏。 模型安全性及合规性。 对模型文件进行版本管理,支持模型溯源;模型训练工作流的访问操作通过身份及权限控制且模型训练、推理所依赖的环境支持租户资源隔离,模型文件存储安全,且对模型文件访问进行身份及权限控制,模型文件访问基于https加密传输,模型训练及访问可防篡改、防泄漏。

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  • 模型评测

    模型评测 创建评测脚本 创建评测任务 父主题: 训练服务

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  • 模型采集

    模型采集 接入数据源 管理数据源 采集任务管理 父主题: 应用模型

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  • 检索模型

    检索模型 概述 通过模型地图,用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索,快速查找所需数据信息;同时也支持用户收藏模型,申请权限,添加标注,方便快速使用。 前提条件 已采集技术模型,具体请参见模型采集。 已创建业务模型,具体请参见模型目录(旧版)。 检索模型 在开天 集成工作台 界面中,选择左侧导航栏中的“应用模型

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  • 对象模型

    对象模型 本节介绍APP与API之间的授权关系的对象模型,如下表所示。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。 表1 APP授权关系对象模型 参数

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  • 对象模型

    ACL策略对象模型所示。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。 表1 ACL策略对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选 id String 黑白名单的编号

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  • 对象模型

    对象模型 API需要绑定ACL策略,ACL策略才能够对API起到保护作用。本节介绍ACL策略与API的绑定关系的对象模型,如表1所示。 “操作类型”用于描述字段的属性,表示对应字段的值可进行的操作: C:创建;U:更新;R:读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作,对应字段是否为必选字段。

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