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。

 
 

    深度学习模型对数据量的要求 更多内容
  • 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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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成模型,将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成模型,不支持下载使用。 图1

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成模型,将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成模型,不支持下载使用。 图1

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  • 附录

    ,并结合企业与机构安全合规与防护需求,帮助企业与机构满足国家及行业法律法规要求,同时实现安全风险与安全事件有效监控,并及时采取有效措施持续降低安全风险,消除安全事件带来损失。 云防火墙服务CFW:是新一代云原生防火墙,提供云上互联网边界和VPC边界防护,包括:实时入侵

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  • 训练模型

    建议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步

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  • 训练模型

    建议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步

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  • 准备算法简介

    准备算法简介 机器学习从有限观测数据中学习一般性规律,并利用这些规律未知数据进行预测。为了获取更准确预测结果,用户需要选择一个合适算法来训练模型。针对不同场景,ModelArts提供大量算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式指导。 选择算法实现方式

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  • 训练模型

    近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发模型评估”步骤,详细操作指引请参见评估模型。 父主题: 无监督车牌检测工作流

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  • 应用模型简介

    数据或API语义模糊,无法确认获取数据准确性。 不支持跨源数据汇聚处理,汇聚效率低。 开发效率较低,关键环境编码需要编码学习。例如:不同数据源需要熟悉各类DB语法,学习如何对接不同中间件等等。 针对传统方式各类问题,产生了新应用模型管理模式,帮助企业便捷开发,解决上述痛点:

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  • 训练模型

    建议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 训练模型

    建议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步

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  • 训练模型

    建议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 存储类别简介

    等。 深度归档存储(受限公测)适用于长期不访问(平均几年访问一次)数据业务场景,其成本相比归档存储更低,但相应数据恢复时间将更长,一般为数小时。 桶存储类别和对象存储类别的关系 上传对象时,对象存储类别默认继承桶存储类别。您也可以重新指定对象存储类别。 修改桶存储类别

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    这种情况下,验证集比例就是20%。 验证集比例对于机器学习模型性能评估非常重要。如果验证集比例过小,可能导致模型在验证集上表现不够稳定,无法准确评估模型性能。如果验证集比例过大,可能会导致训练集样本量不足,影响模型训练效果。因此,在选择验证集比例时,需要根据具体

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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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  • 使用DES磁盘方式对磁盘有什么要求?

    使用DES磁盘方式磁盘有什么要求? 一个服务单最多支持12块磁盘,且一块磁盘只包含一个分区。 当前支持磁盘规格:SATA 2.5英寸、SATA 3.5英寸和SAS 3.5英寸。 当前支持磁盘接口类型:USB2.0、USB3.0、SATA、SAS。 当前支持文件系统类型有:EXT2

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  • WeLink或Ideashare投影时,对网络有无要求?

    WeLink 或Ideashare投影时,网络有无要求? 在使用投屏软件投屏时,PC、手机和企业智慧屏需要要处在同一个局域网内(三层网络互通);Ideashare无线投屏器无需连接网络。 父主题: 投屏

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  • 如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型?

    如何用ModelArts训练基于结构化数据模型? 针对一般用户,ModelArts提供自动学习预测分析场景来完成结构化数据模型训练。 针对高阶用户,ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发功能,在训练作业提供创建大数据量训练任务功能;用户在开发、训练流程中使

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  • 我是设备用户(联通用户专用)

    LWM2M是开发移动联盟OMA定义用于设备管理应用层通讯协议,主要使用在资源受限嵌入式设备上。 NB-IoT设备接入平台,业务实时性要求不高,低功耗、信号广覆盖场景。 CoAP CoAP是资源受限设备和受限网络专用Web传输协议,专为机器机器应用而设计。CoAP提供请求/响应交互模型,支持内置

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