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    深度学习来进行特征选择 更多内容
  • 学习空间

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  • 自定义IPS特征

    风险等级 设置特征的风险等级。 攻击类型 选择特征的攻击类型。 影响软件 选择受影响的软件。 操作系统 选择操作系统。 方向 选择特征匹配流量的方向。 Any:任意方向,符合其他条件的任意方向的流量都会匹配到当前规则。 服务器 到客户端 客户端到服务器 协议类型 选择特征的协议类型。

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  • 分页查询智能任务列表

    Flavor object 训练资源规格。 image_brightness Boolean 是否通过图片亮度聚类。 image_colorfulness Boolean 是否通过图片色彩聚类。 inf_cluster_id String 专属集群ID,默认为空,不使用专属集群;使用专属

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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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  • 数据准备

    登录到计算节点后,进入数据管理并进行数据集发布。 图2 数据管理中新建数据集 参考下图填写参数信息。(1)指定连接器为localConnector,选择数据文件的路径,填写数据名称;(2)字段配置中特征字段(x_{特征序号})均配置为字段类型:FLOAT,字段类别:特征特征类型:连续;标签字

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  • IAM 身份中心

    应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1:对应用进行分析 步骤2:准备应用运行环境 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云小课合集 云计算知识哪家强,云上小课开讲! 云图说合集 云图说系列,是您了解华为云的必备利器 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服

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  • 模型训练服务简介

    发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择,提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE:交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练,保障模型应用效果 支持联邦学习,模型可以采用多地数据进行联合训练,提升样本多样性,提升模型效果

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  • 提交特征工程作业

    提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题: 作业相关API

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  • 提交特征工程作业

    CONTEXT,上下文类 物品特征类型 BASIC_INFO,基础信息类 TAGS标签类 特征值类型 (feature_value _type) 是 String 该特征值的类型,支持4种不同类型的特征值,分别为: 单值枚举型(string):字符串型,每一个值都被当做是字符串进行处理,大部分的特征值都属于这种类型;

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  • 获取纵向联邦作业详情

    用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 状态码: 200

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  • 保存纵向联邦作业

    用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数

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  • 时序预测

    单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。时序预测也会推荐使用深度学习算法,建议选择大规格“8核|32G”,否则模型训练时长会达到1小时。

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  • 备份支持选择磁盘的某个分区进行备份吗?

    备份支持选择磁盘的某个分区进行备份吗? 不支持。 备份的最小粒度为磁盘级备份,即对整个磁盘进行备份。 备份将云硬盘某一时间节点的状态、配置和数据信息保存下来,以供故障时进行恢复。 父主题: 备份类

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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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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数

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  • 模型选择

    模型选择 目前,学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库,源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像,可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容,如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标,运行代码。

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  • 最新动态

    Framework预处理接口、支持手工配运行时配置进行调试。 公测 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线商用技能:人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 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

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  • 模型训练

    模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 关闭应用进程控制防护

    登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”,单击,选择“安全与合规 > 企业主机安全”,进入主机安全平台界面。 在左侧导航栏,选择“主机防御 > 应用进程控制”,进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 关闭应用进程防护 关闭防护,但保留HSS学习到的服务器应用进程特征。 在目标策略

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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