中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    深度学习数据来源 更多内容
  • 路网数字化服务-成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? 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? 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

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  • 基本概念

    AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧

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  • 5G消息 Message over 5G

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? 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? 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

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  • AI开发基本流程介绍

    的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的,有目的性的收集、整合相关数据数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上,不能一次性将所有数据都采集全,因此,在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。

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  • 功能介绍

    支持样本平衡性综合分析,便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况,判断样本集的分布平衡性,并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练,用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习,也可以利用notebook进行算法开

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • 产品优势

    间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    "bbb"}] 数据接入 数据来源 选择数据集的数据来源。支持以下两种来源: 本地上传 OBS接入 本地上传 当“数据来源”选择“本地上传”时,需配置此参数。 单击“文件上传”选择本地JSON格式的文件进行上传(仅支持JSON格式)。 OBS桶名 当“数据来源”选择“OBS接入”时,需配置此参数。

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 产品优势

    基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式,云上多种数据源、E CS 自建数据库以及线下数据库,数据无需搬迁,即可实现对云上多个数据源进行分析,构建企业的统一视图,帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    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。 预测分析对数据集的要求 训练数据: 训练数据列数一致,总数据量不少于100条不同数据(有一个特征取值不同,即视为不同数据)。 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

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  • 产品功能

    用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节

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  • 查询账单时,为什么会有大量的公网流出流量?

    出流量费用。 归档存储公网流出流量:恢复归档存储对象后,通过互联网下载归档存储对象所产生的流出流量费用。 深度归档存储公网流出流量:恢复深度归档存储对象后,通过互联网下载深度归档存储对象所产生的流出流量费用。 如果要减少公网流出流量,可以按照以下方法: 检查桶是否开启了公共读 如

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  • 产品概述

    邀请云租户作为数据提供方,动态构建 可信计算 空间,实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统,为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析,各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 计算节点 数据参与方使用数

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  • 创建纵向联邦学习作业

    和“回归”两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业的数据集,必须选择一个当前代理的数据集,另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征,另一方的数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置

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  • 排序策略

    深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 计算节点信息 用户可使用的计算资源种类

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模

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