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。

 
 

    深度学习解决逻辑算法 更多内容
  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 自动学习和订阅算法有什么区别?

    自动学习和订阅算法有什么区别? 针对不同目标群体,ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手,推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习,系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者,通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择,并且您可以自定义训练所需的参数。

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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 方案概述

    料备货。 方案优势 核心技术1:海量家居家装方案,训练打磨AI装修算法 户型建模、识别 户型图自动生成:用户CAD图(dwg/dxf/JPG格式)导入软件,即可完成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型

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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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  • 自动学习

    企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部

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  • 常用概念

    转码的一种方式,是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件,以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合,达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果,可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像,提升已有视频播放画质等效果。

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  • 基本概念

    技能(Skill) 技能(Skill)是运行在端侧摄像头的人工智能应用,一般由模型和逻辑代码组成。其中,逻辑代码是技能的框架,负责控制技能的运行,包括数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等;模型是人工智能算法经由大数据训练而成,负责技能运行中关键场景的推理。 按应用场景划分,技能可应用

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  • 逻辑模型

    当前模型工程所有逻辑模型图中的逻辑元素。 逻辑元素定义:“工程设置>元素构造型”下,绑定到4+1视图:逻辑模型的基础构造型与自定义构造型元素以及逻辑模型架构方案配置的构造型。 包括:在逻辑模型图上创建出来的逻辑元素,引用到逻辑模型中的逻辑元素(包含关联空间中的引用的逻辑元素)。 如何检查

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  • 逻辑复制

    逻辑复制 逻辑解码

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  • 逻辑复制

    标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图 逻辑复制所示。逻辑复制降低了对目标数据库的形态限制,支持异构数据库、同构异形数据库对数据的同步,支持目标库进行数据同步期间的数据可读写,数据同步时延低。 图1 逻辑复制 逻辑复制由两部分组成:逻辑解码和数据复制。逻辑解码会输出以事

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  • 逻辑场景

    单击逻辑场景名称后操作栏内的“ 删除”,删除该场景。 勾选多个逻辑场景前勾选框,单击场景列表上方的“删除”,可批量删除场景。 说明: 被任务使用的逻辑场景不可被删除。 编辑逻辑场景 单击操作栏中的“编辑”,可编辑逻辑场景基本信息。 查看逻辑场景详情 单击逻辑场景名称,可查看逻辑场景详情。 基本信息:场景名称、创建时间,解析状态等信息。

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  • 基因容器(GeneContainer Service)

    基因容器 基因容器(GeneContainer Service)提供云端基因测序解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源 产品介绍 图说E CS 立即使用

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  • 华为云职业认证是针对什么群体?

    HCIA-IoT:物联网初学者、物联网从业人员、物联网解决方案工程师、物联网开发工程师。 HCIP-IoT 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

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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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  • 套餐包简介

    费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习深度学习算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含:模型开发环境(Notebook)、模型

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  • 基本概念

    推荐系统,是全力提供媒资、短视频、电商等行业的推荐系统解决方案,帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛,提升点击率、留存率和用户体验。 智能场景 针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 自定义场景 面向了解推荐算法等相关的用户,可自定义推荐中涉及算法的使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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