AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习工程 更多内容
  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么? 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么? 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办? 在ModelArts自动学习中,如何进行增量训练? 创建自动学习项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹?

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征工程

    特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程,这里暂不使用,会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情,可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”,进入特征工程首页,如图1所示。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征工程

    排序样本预处理 图1 特征工程 创建特征工程 创建特征工程操作步骤如下: 在“离线作业”下,单击“特征工程”页签,单击上方“创建”,进入“创建特征工程”页面。 在“创建特征工程”页面,填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。 特征工程名称:请以“ETL-”开始,只能由字母、数字、中

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Demo工程目录

    Demo工程目录 合约开发和调测可参考合约示例Demo,单击链接获取AssemblyScript语言合约工程Demo。 build目录下optimized.wasm为合约编译后对应的wasm字节码文件(最终合约类型文件为optimized.wasm压缩成的*.zip包,合约示例Demo)。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 混沌工程概述

    混沌工程概述 混沌工程(ChaosEngineering)是一种通过主动注入故障识别并修复系统未知隐患的工程实践。MAS-CAST混沌工程服务提供丰富的故障模式库,通过混沌实验编排攻击目标、攻击策略进行故障注入,支持添加背景流量和资源监控,同时在故障注入能力的基础上,通过体系化的

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard自动学习

    Standard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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是CloudTable

    建议您学习并了解如下信息: 基础知识了解 通过CloudTable产品功能章节的内容,了解CloudTable相关的基础知识,包含CloudTable各组件的基本原理和场景介绍,以及CloudTable服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 您可以参考《快速入门》学习并上手使

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能介绍

    识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术,基于深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)技术,大大提高了抗噪性能,使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络,同时在工程上进行了大量的优化,大幅提升解码速度,使识别速度在业内处于领先地位。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理的时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程的关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Demo工程目录

    Demo工程目录 合约开发和调测可参考合约示例Demo,单击链接获取AssemblyScript语言合约工程Demo。 build目录下optimized.wasm为合约编译后对应的wasm字节码文件(最终合约类型文件为optimized.wasm压缩成的*.zip包,合约示例Demo)。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 新建工程

    新建工程 idea新建工程的步骤如下: 打开idea,选择“File > New > Project”。如图1所示: 图1 新建项目 选择“gradle > Next”。如图2所示: 图2 选择路径 输入新建工程名,选择Finish。如图3所示: 图3 新建工程名 项目的grad

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建工程

    创建工程 下面以 CLion 作为项目开发IDE。 打开CLion->File->New Project->选择新建“C Executable”工程。 这里创建一个名为“MyCApp”的工程进行下面的实践。 下载C语言版本SDK,将文件解压缩之后,复制到新创建的项目下。 C语言版本SDK一共支持三个版本,分别是

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建工程

    创建工程 本文以 Visual Studio 2017 作为项目开发IDE。 新建工程 打开“Visual Studio > 文件 > 新建 > 项目 > 选择新建.Net Core控制台应用”,这里创建一个名为ModuleSDK-Demo的工程进行下面的实践。 添加本地Nuget包源

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询工程集

    objects 工程集详细信息 表4 ProjectsSet 参数 参数类型 描述 CreateTime String 创建时间 UpdateTime String 更新时间 description String 描述 id Integer 工程ID name String 工程名字 source

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据工程介绍

    数据工程介绍 数据工程介绍 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台(下文简称“平台”)为用户提供的一站式数据处理与管理功能,旨在通过系统化的数据获取、加工、发布等过程,确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持,帮助用户高效管理和处理数据,提升数据质量和处理效率,为大模型开发提供坚实的数据基础。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练简介

    IDE环境资源的项目的环境信息。 创建 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项: 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了