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。

 
 

    深度学习每次的结果都不一样 更多内容
  • 为什么我的计算结果每次计算时结果都不一样?

    为什么我计算结果每次计算时结果都不一样? 当空间开启了“结果差分隐私”开关时, 对敏感数据字段sum操作都会添加一个差分噪声,来保护单条敏感数据不被泄露。 如果需要更精确结果, 可联系空间管理员关闭“结果差分隐私”开关, 或者联系敏感字段合作方修改字段分类。

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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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  • 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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  • 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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  • 为什么执行完HIVE任务什么结果都不显示?

    为什么执行完HIVE任务什么结果都不显示? 可能原因 执行完HIVE任务结果不显示,可能是由于连接方式引起。 解决方案 清理缓存数据,采用直连方式,数据就可以显示出来了。 父主题: 数据开发

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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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  • AI开发基本流程介绍

    如,图像分类、物体检测等等。不同项目对数据要求,使用AI开发手段也是不一样。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据过程。 按照确定分析目的,有目的性收集、整合相关数据,数据准备是AI开发一个基础。此时最重要是保证获取数据真实可靠性。而事实上,不能一次性将

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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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  • 随机值转换

    “随机值转换”算子,用于配置新增值为随机数字段。 输入与输出 输入:无 输出:随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型 配置字段类型,可选值为“VARCH

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  • 随机值转换

    “随机值转换”算子,用于配置新增值为随机数字段。 输入与输出 输入:无 输出:随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型 配置字段类型,可选值为“VARCH

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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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  • 自动学习

    数企业都不具备AI开发能力。 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

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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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  • 算法备案公示

    表情基系数。 返回结果数据。 算法应用场景 数字人语音驱动算法可用于短视频制作、直播、交互等场景。在特定场景中,可替代人快速生成视频内容,以提升内容生成效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数关系,实现使用语音生成视频能力。在使用数据人形象生成视频场景,包括短视频制

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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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  • 课程学习

    操作步骤-手机端: 登录手机app,点击“我”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入,在个人中心页面,点击“我学习”后面的箭头,进入“我学习 页面。 图5 个人中心页面(我岗位、我技能) 在“我学习页面,点击每个具体课程卡片,进入到课程详情页面。可

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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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  • 功能介绍

    功能介绍 繁多AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师诸多难题。为解决这个难题,将一站式 AI开发平台 (ModelArts)提供给开发者,从数据准备到算法开发、模型训练,最后把模型部署起来,集成到生产环境。一站式完成所有任务。 图1 功能总览 ModelArts特色功能如下所示:

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  • 如何使用Profiler定位OOM问题

    存,防止频繁访问数据库。 检查代码发现缓存key是一个类,该类没有重写equals和hashCode方法。因此,导致缓存通过key去获取value时,会根据key地址来判断该key是否在缓存中存在。而每次传参进来key地址都不一样,所以从缓存中查找失败,只能从mysql查找

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