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。

 
 

    深度学习数据集格式 更多内容
  • 数据格式转换

    数据格式转换 数据传输格式转换,用于JSON格式与XML格式数据的互转。 连接参数 数据传输格式转换连接器无需认证,无连接参数。 将JSON格式转换为XML格式 输入参数 需要转换的JSON,相关参数说明请参考表1。 表1 JSON格式转换为XML格式输入参数说明 参数 说明 JSON

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  • 数据包格式

    数据包格式 上传数据格式 转换后数据格式 消息topic格式规范 消息topic格式示例 父主题: 源数据包

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  • 准备数据

    Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建数据集。 父主题: 图像分类

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    支持中文。 旧版自动学习仅支持使用旧版数据集功能,不支持使用新版数据集功能。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。

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  • Standard自动学习

    Standard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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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 准备数据

    较多,推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 数据集要求 文件规范:名称由以字母数字及中划线下划线组成,以'.csv'结尾,且文件不能直

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  • 数据扩增

    数据扩增 数据扩增算子概述 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景,能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量,同时会生成相应的标签。在深度学习领域,增强有重要的意义,能提升模型的泛化能力,增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据,扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。

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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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  • 方案概述

    、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 创建知识数据集

    在下拉列表中选择向量模型。 单击“提交”。创建的数据集显示在“知识数据集”页面的数据集列表中,创建数据集完成。 更多操作 创建数据集完成后,可根据需要执行如表2所示的操作。 表2 更多操作 操作 步骤 修改数据集 在“知识库数据集”页面选择“我创建的”页签。 在数据集列表勾选数据集并单击“操作”列的“修改”。

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  • 准备数据

    Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s,大小不能超过4MB。

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 准备数据

    类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建数据集。 父主题:

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  • 创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求?

    训练数据列内容不能有时间戳格式(如:yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等)的数据。 如果某一列的取值只有一种,会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。 标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列,即最终通过该数据集训练得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应

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  • 数据集

    数据集 数据集有哪些密级 数据管理者与数据消费者的区别是什么 未发布的数据资产可以提供给数据消费者使用吗 如何发布数据集 如何订阅数据集 如何下载数据集 数据集下载成功后有哪些使用方式 父主题: 常见问题

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  • 数据集成

    数据集数据集成普通任务 数据集成组合任务

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  • 数据集

    在“配置信息”页签内,选择“数据集”。 创建数据集,如图1。 在“数据集”页面,单击“创建数据集”。 输入数据集名称,勾选需展示数据的事件模板。 只支持选择当前事件流中的事件模板。 数据集中需选择事件流中的2-5个事件模板。 单击“确定”,数据集创建完成。 您可以单击数据集名称再次编辑,单击“操作”列“删除”可以删除数据集。

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