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。

 
 

    深度学习如何避免过拟合 更多内容
  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的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

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证?

    如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证? 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时,需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证,本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ,即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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  • 如何避免对历史数据进行minor compaction?

    如何避免对历史数据进行minor compaction? 问题 如何避免对历史数据进行minor compaction? 回答 如果要先加载历史数据,后加载增量数据,则以下步骤可避免对历史数据进行minor compaction: 加载所有历史数据。 将major compact

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  • 如何查看GaussDB执行过的所有SQL日志

    如何查看 GaussDB 执行的所有SQL日志 您可以通过数据管理服务(Data Admin Service,简称DAS)这款可视化的专业数据库管理工具,快速查找目标SQL执行记录信息。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。 在页面左上角单击,选择“数据库

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  • 如何获得微认证的学习材料?

    如何获得微认证的学习材料? 华为云开发者学堂提供在线的视频课程,对应课程的实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题: 微认证课程学习常见问题

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  • 如何避免字符码不一致导致的乱码

    如何避免字符码不一致导致的乱码 DLI 只支持UTF-8文本格式,执行创建表和导入操作时,用户的数据需要是以UTF-8编码。 父主题: 运维指导

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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点?

    如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点? 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时,普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上,可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源,在一般

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  • 二次开发

    二次开发 通过CrownCAD二次开发,用户可以自动化执行任务,完成手动交互式建模难以实现的复杂操作;引入数学函数和几何运算,支持更精确的线条拟合;参数式生成模型,将程序做成带输入的命令,分享给平台其他用户使用;灵活组织API,实现系统默认未提供的建模功能;还可以通过查询命令,了解探索内核工作机制。

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  • 算法备案公示

    分身数字人驱动算法可以应用于真人视频自动生成,包括新闻播报、课件制作等场景,以取代真人视频拍摄,提升视频内容生产效率。 算法目的意图 可以使用授权的真人视频,在预训练模型基础上,生成真人数字人驱动模型。该模型可基于音频生成口型匹配的数字人视频,实现真人视频自动生成,包括新闻播报、课件制

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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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  • 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

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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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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  • 如何判断表是否执行过UPDATE或DELETE

    FULL操作,这种场景下需要查找出哪些表执行UPDATE; 判断一张表是否是维度表,是否可以从Hash表变更为复制表,可以查看这张表是否执行UPDATE或DELETE,如果执行UPDATE或DELETE操作,则不能修改为复制表。 处理方法 通过以下命令查找哪些表执行UPDATE及DELETE操作:

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  • Octopus开发基本流程?

    基于平台上创建好的数据集,可对自定义算法或内置算法进行训练,并对生成的模型进行评估,也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中,由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的拟合的存在,因此需要一套评价体系,来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景,不需要真实的环境和硬件

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  • 可信分布式身份服务 TDIS

    CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 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

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