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。

 
 

    深度学习模型收敛不敛 更多内容
  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求,数据样本大的场景,包括以下功能模块: 包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。

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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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  • LightGBM回归

    objective - 目标函数,默认为"regression" max_depth - 树的最大深度,默认为-1 num_iteration - 迭代次数,默认为100 learning_rate - 学习率,默认为0.1 num_leaves - 叶子数目,默认为31 max_bin - 最大分箱数,默认为255

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  • ModelArts

    自动学习 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类) 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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  • 创建模型微调流水线

    创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成,所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件

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  • 产品优势

    。 对于VPC和DC/VPN互通,不用接入多条线路,多个VPC可以共享专线/VPN。 企业路由器支持路由学习,能够自动进行路由信息的更新和同步,当网络拓扑变更时,能够自动收敛,无需手工配置、变更繁琐的路由条目。 多链路联动 企业路由器使用BGP路由协议,实现多个接入链路之间的联动

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • Bigclam算法(bigclam)

    社区数量搜索空间,多个整形值用","隔开,最多不超过100个,每个整形值的范围为[1,10000]。 learning_rate 否 Double 模型学习率,取值大于0,默认为0.01。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息,执行成功时,字段可能为空。执行失败时,用于显示错误信息。

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  • 产品概述

    数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图,提供插件化的 区块链

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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?

    自动学习生成的模型,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,其生成的模型,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。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1

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  • 线性回归

    线性回归 概述 “线性回归”节点用于产生线性回归模型。它是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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  • 产品优势

    即开即用,Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低,包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高,需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上:OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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  • LightGBM分类

    multiclassova,默认为"binary" max_depth - 树的最大深度,默认为-1 num_iteration - 迭代次数,默认为100 learning_rate - 学习率,默认为0.1 num_leaves - 叶子数目,默认为31 max_bin - 最大分箱数,默认为255

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  • 什么是内容审核

    Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过调用API获取推理结果,帮助用户打造智能化业务系统,提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ,利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等,帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ,采用人工智能文本检测

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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?

    自动学习生成的模型,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,其生成的模型,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。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1

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  • 方案概述

    欠费或冻结状态,如使用包周期部署确保余额充足。 部署该解决方案前,您需要按照准备工作完成相应服务开通及授权,上传的语音文件时长超过30分钟,文件大小超过100M。

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  • 逻辑回归分类

    1]区间,最后根据阈值判断完成数据二分类。 逻辑回归本质上是一种线性分类方法,因此在考虑使用逻辑回归模型前,要保证所提出的特征与目标变量之间的关系可以使用线性模型来表达。特征与目标变量之间的线性关系越强,逻辑回归的模型性能越好。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inp

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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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,

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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