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。

 
 

    深度学习里的噪声 更多内容
  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 数据处理简介

    数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理用户不可见。如果要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供数据处理功能,基本目的是从大量、杂乱无章、难以理解数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义数据。当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求。为了保

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  • 数据扩增

    数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景,能通过对已标注数据集做变换操作来增加训练图片数量,同时会生成相应标签。在深度学习领域,增强有重要意义,能提升模型泛化能力,增加抗扰动能力。数据扩增过程不会改动原始数据,扩增后图片或xml文件保存在指定输出路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子:

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计是以任务形式分派学员学习数据 自学记录统计是学员在知识库进行自学学习数据 统计数据统计是具体培训资源(实操作业、考试等)学员学习数据 父主题: 培训管理

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  • 学习空间

    学习空间 我课堂 MOOC课程 我考试

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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 掌握座席侧前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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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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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    本文使用ModelArts上NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1,具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持镜像详情。该Snt9B资源中Python环境为3

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  • 问答模型训练(可选)

    确定发布 调整阈值 训练好模型可以通过调整阈值,影响机器人直接回答准确率。阈值越高,机器人越严谨,对用户问泛化能力越弱,识别准确率越高;阈值越低,机器人越开放,对用户问泛化能力越强,识别准确率越低。 针对历史版本模型,可以根据当前模型调节直接返回答案阈值。 在“模型管理”

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  • 训练基础镜像列表

    PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务基础镜像,镜像已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像软件无法满足您程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 ModelArts中预置训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 自动学习

    ModelArts通过机器学习方式帮助不具备算法开发能力业务开发者实现算法开发,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参数自动化选择和模型自动调优自动学习功能,让零AI基础业务开发者可快速完成模型训练和部署。依据开发者提供标注数据及选择场景,无需

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供一站式深度学习平台服务,内置大量优化网络模型,以便捷、高效方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelAr

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  • 职业认证考试的学习方法

    职业认证考试学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践,理论与实践结合学习模式,帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证学习: 进入华为云开发者学堂职业认证,按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程,由专业导师进行面授培训。

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  • 提交排序任务API

    1]之间,是机器学习领域常用二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版

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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服务器后,输出学习结果中可能存在一些特征不明显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“自动确认可

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  • 自动学习

    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

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