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。

 
 

    深度学习各种算法 更多内容
  • 模型开发简介

    Gallery订阅算法,您可以不关注模型开发,直接使用AI Gallery的算法,通过算法参数的调整,得到一个满意的模型。 请参考以下指导在ModelArts上训练模型: 将已标注的数据上传至OBS服务使用,请参考准备数据。 训练模型的算法实现与指导请参考准备算法章节。 使用控制台

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    部署形态灵活可选,除云上智能分析外,同步支持算法边缘节点部署,有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片,提供高并发低时延的多模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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  • ModelArts

    美-圣地亚哥 使用订阅算法开发模型 ModelArts的AI Gallery上存在较多开发者分享的算法,不需要进行代码开发,即可使用现成的算法进行模型构建。 使用订阅算法开发模型教程 使用自定义算法开发模型 如果订阅算法不能满足需求或者用户希望迁移本地算法至云上训练,可以考虑使用

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • ModelArts中常用概念

    预置常用模型和算法,您可以直接获取使用。您也可以将自己开发的模型、算法或数据集分享至市场,共享给个人或者公开共享。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之

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  • 什么是园区智能体

    部署形态灵活可选,除云上智能分析外,同步支持算法边缘节点部署,有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于华为自研的鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片,提供高并发低时延的多模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 功能介绍

    支持近300个遥感计算算子、矢量分析算子和专题算法接口,满足不同业务场景的计算与分析需求;支持JavaScript和Python脚本语言,提供线上开发和线下SDK两种方式,用户可使用自己熟悉的开发环境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 发布免费算法

    在ModelArts控制台“算法管理>我的算法”页面,单击待发布的算法名称,进入算法详情页。 在算法详情页的右上角单击“发布”,可以将自己的算法发布到AI Gallery,分享给其他用户。 在发布资产版本页面,输入发布参数后,单击“发布”。 如果是已有资产,本次发布是为了更新资产版本。 在“发布方式”中选择

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  • 发布免费算法

    发布免费算法 在AI Gallery中,您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时,算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况,这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功,则代码开放会失败。

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  • 使用订阅算法

    算法,您需要将AI Gallery的算法订阅至您的ModelArts中。 查找算法 为了获得匹配您业务的算法,您可以通过多个入口区查找算法。 在ModelArts控制台,“算法管理>我的订阅”中,单击“前往AI Gallery订阅更多算法”,可跳转至“AI Gallery”页面,查找相应的算法。

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  • 搜索算法

    搜索算法 贝叶斯优化(SMAC) TPE算法 模拟退火算法(Anneal) 父主题: 自动模型优化(AutoSearch)

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  • 算法公共参数

    detection),具体格式请见filters元素格式。 支持的算法: filtered_n_paths 响应示例 根据输入参数,执行指定算法,查询算法结果(根据算法请求返回的job_id,调用查询job_id接口获取算法结果)。 状态码: 200 成功响应示例 { "data":

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  • Louvain算法

    Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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  • 执行算法

    执行算法 功能介绍 根据输入参数,执行指定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 华为云职业认证是针对什么群体?

    Developer:对IoT感兴趣的人员。 HCIA-AI:需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师。 HCIP-AI EI Developer:希望成为语音处理/ 自然语言处理 /图像处理/机器学习算法高级工程师的人员。 HCIA-Big Data:对大数据感兴趣的人员。

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  • 功能介绍

    包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景的 语音识别 进行优化,识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法,结合学术界最新研究成果,为企业提供独特竞争力优势。 支持热词 针对专业词汇,支持上传至热词表,增加专业词汇的识别准确率。

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  • 什么是ModelArts

    用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验的AI开发者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向业务开发者,不需关注模型或编码,可使用自动学习流程快速构建AI应用;面向AI初学者,不需关注模型开发,使用预置算法构建AI应

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