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。

 
 

    深度学习分类矩阵结果 更多内容
  • 资产分类接口

    资产分类接口 批量资产关联分类 资产关联分类 移除资产关联的分类 父主题: 数据目录API

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  • DAS授权分类

    DAS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版本列表 GET /das 无需授权 √ √ 查询API版本信息 GET /das/{version} 无需授权 √ √ 注册数据库用户

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  • RDS授权分类

    RDS授权分类 表1 公共查询 权限 对应API接口 授权项(Action) IAM项目(Project) 企业项目(Enterprise Project) 实例授权 查询数据库引擎版本 GET /v3/{projectId}/datastores/{database_name}

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 模型训练

    完成模型的自动训练。 训练完成后,您可以单击声音分类节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。 表1 评估结果参数说明 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

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  • 评估

    评估 二分类评估 聚类评估 模型应用 多分类评估 回归评估 混淆矩阵 父主题: 模型工程

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  • 二分类评估

    分类评估 概述 对二分类模型预测的结果数据集进行评估。 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 输出 二分类的评估指标:pr面积、roc面积、准确率、精确率、召回率、F1、混淆矩阵等

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  • 乳腺癌数据集作业结果

    乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分:(1)训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响;(2)迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响;(3)参与方数据量不同时,本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响(迭代次数固定为20)

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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    自动学习项目中,如何进行增量训练? 在自动学习项目中,每训练一次,将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时(如对训练精度不满意),您可以适当增加高质量的数据,或者增减标签,然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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  • 创建项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中,

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 创建项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中,

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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(旧版)

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  • 文本分类

    文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进行分类处理,开始标注前,您需要了解: 文本标注支持多标签,即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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  • 删除媒资分类

    删除媒资分类 功能介绍 删除媒资分类。 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 DELETE /v1.0/{project_id}/asset/category

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  • 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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  • 查询敏感数据发现概览结果(以分类和密级为单位)

    root_id String 当前分类节点的根节点id。 parent_id String 当前分类节点的父节点id。 category_id String 分类的Id。 category_name String 分类的名称。 category_path String 分类path。 count

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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    自动学习项目中,如何进行增量训练? 在自动学习项目中,每训练一次,将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时(如对训练精度不满意),您可以适当增加高质量的数据,或者增减标签,然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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  • 自动学习

    自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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