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    深度学习监督分类算法 更多内容
  • 新建分类

    新建分类 使用说明 租户管理员可通过设置分类,将企业应用进行分类管理,也可以在门户首页通过分类进行筛选应用。 新建分类 租户管理员参考如何登录Astro低代码平台中操作,登录Astro低代码平台。 在左侧导航栏中,选择“业务管理”。 在应用上架页签,单击“设置分类”。 在设置分类页面,单击“新增”。

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  • 功能特性

    模型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习,保证数

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  • 分类设置

    分类设置 视频点播支持对上传的音视频文件进行分类,方便快速按分类进行音视频搜索。除了在控制台进行分类管理,您还可以通过API实现分类信息管理,具体请参见媒资分类接口。 使用限制 最多支持添加128个分类。 最多支持创建3级子类。 若未设置分类,上传的音视频默认归类在“其它”分类中。

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  • 文章分类

    文章分类 管理文章的分类,管理员可添加、编辑、删除文章分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入 知识管理 界面。 单击“公告”>“文章分类”,单击“添加分类”。输入内容后单击“确定”,完成添加。 单击“添加子分类”,还可添加二级分类,更好管理企业知识内容。 父主题: 公告

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  • 问答分类

    问答分类 管理问答的分类,管理员可添加、编辑、删除问答分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入知识管理界面。单击“问答”> “分类”。可添加二级子分类。 父主题: 问答

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  • 算法

    KcoreSample K核算法 KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 Sh

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    标签传播算法(Label Propagation) 概述 标签传播算法(Label Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点

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  • 指标分类

    指标分类 主机OS指标 AOM主机OS指标详情请参考指标总览 SAP系统指标 SAP系统指标分为SAP HANA指标、SAP NetWeaver ABAP与Java应用指标,详情请参考表1、表2: 表1 SAP HANA指标 指标组 指标名 指标含义 单位 database_version

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  • 资源分类

    资源分类 管理员可以在此进行资源分类的设置,该分类贯穿企业大学学习、考试、测评、调研等不同使用场景,将企业的知识储备按一定依据(如:业务类型或职能等)划分为不同的类目以便于管理。学员可以通过资源分类快速筛选感兴趣的内容自行学习。 入口展示 图1 入口展示 新建资源分类 操作路径:

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:单张图像识别速度小于0

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  • 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习

    让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案,供您参考: 基于规则构建:您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如: 表1 采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成:根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标

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  • SA与HSS服务的区别?

    SA通过采集全网安全数据(包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据),使用大数据AI、机器学习等分析技术,从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度,分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent,使用AI、机器学习深度算法等技术分析主机中风险,并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务,全

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  • 迁移学习

    单击图标,运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移,可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明,如表4所示。

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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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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  • 无监督车牌检测工作流

    监督车牌检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 视觉套件

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  • 指令监督微调训练任务

    【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器 ZeRO-0,配置以下参数

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  • 排序策略-离线排序模型

    Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间,是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称

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  • 功能咨询

    功能咨询 什么是自动学习? ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 什么是图像分类和物体检测? 自动学习和订阅算法有什么区别? 父主题: Standard自动学习

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  • 时序数据标注介绍

    数据标注对于KPI异常检测非常重要,可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率,在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习:使用标注工具对原始数据进行标注,并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注,将标注数据重新用于训练,提升KPI检测准确率。 无监督学习:使用标注工具对原始数据

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