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。

 
 

    深度学习数值相似度 更多内容
  • 功能介绍

    自然语言处理基础(Natural Language Processing Fundamentals),为用户提供包括分词、命名实体识别、关键词提取、短文本相似等自然语言相关的API,可用于智能问答、对话机器人、内容推荐、电商评价分析等场景中。 语言生成(Language Generation,简

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  • 应用场景

    RES+房产应用场景 场景描述 推荐系统助力房产企业APP实现首页推荐、详情推荐和个人中心推荐。 场景优势: 支持基于经纬度的向量召回,根据地理位置召回高匹配的附近房源。 特征标签网状匹配。 通过卡证识别,快速完成快递录单、手机开户等场景信息录入,实名认证。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 精度校验

    --cosineDistanceThreshold=0.99 其中,--accuracyThreshold=5表示平均绝对误差的容忍最大为5%,--cosineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似至少为99%,--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图

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  • 报表

    基于类EXCEL报表编辑器,通过快速报表向导,灵活的取数公式,帮助用户快速、准确地编制企业对外财务报表以及各类财务管理报表。 与EXCEL相似的界面风格和操作习惯,所见即所得的报表绘制过程,零学习成本; 与总账系统无缝集成,内置取数公式,保证报表数据的及时和准确; 报表数据格式化存储,快速满足企业各种数据分析需求;

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  • 提交排序任务API

    用核函数建模特征交互,实现了参数共享,减小了模型复杂。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否 JSON 其他配置,预留字段。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_msg

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • SetCscParams(设置默认参数值)

    AippModelFormat::MODEL_GRAY 如果支持的图片类型,或者图片处理格式无法满足需求,请调用另一个SetCscParams(设置默认参数值)接口设置 CS C色域转换相关参数。 父主题: AIPP配置接口

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  • SetCscParams(设置默认参数值)

    AippModelFormat::MODEL_GRAY 如果支持的图片类型,或者图片处理格式无法满足需求,请调用另一个SetCscParams(设置默认参数值)接口设置CSC色域转换相关参数。 父主题: AIPP配置接口

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  • 自然语言处理基础

    到句子的句法结构。例如中文中使用依存句法分析,将一句话分析出主谓宾结构,将宾语定义为谓语动词的支配对象等。 文本相似 对文本对进行相似计算,详细内容请参见文本相似接口参考中的示例。 句向量 将语句映射至固定维度的实数向量。详细内容请参见句向量接口参考中的示例。 实体链接 针

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  • 技能管理中有多个技能,如何匹配技能

    技能管理中有多个技能,如何匹配技能 智能问答机器人 通过模型判断用户问法与语料的相似得分,选择使用相似得分高的技能,无法人工干预模型匹配。 父主题: 智能 问答机器人

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  • 创建元素链接

    ”。 权重:匹配问答与配置元素的近似时,该元素所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似计算时,本体“电影”所占比例大小。 实体实例权重:匹配问答与配置元素的近似时,该元素对应实例所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似计算时,实体实例“不止英雄”所占比例大小。

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  • 发布测试

    勾选需要训练发布的用户问法或者对话训练集,设置技能阈值、描述信息。用户常用问法为必选项。 阈值越高,用户的说法与语料的相似要求越高,技能识别越严谨;阈值越低,用户的说法与语料的相似要求越低,技能识别越宽松。 单击“确定”。 线上发布 等待约3分钟训练结束,单击右侧操作列的“线上发布”按钮,开始发布该版本上线。

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 删除配体相似性图计算任务

    删除配体相似性图计算任务 功能介绍 删除配体相似性图计算任务。 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/similarity-graph/{task_id}

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  • 自然语言处理基础服务接口说明

    自然语言处理 基础服务接口说明 分词 多粒度分词 依存句法分析 命名实体识别(基础版) 命名实体识别(领域版) 文本相似(基础版) 文本相似(高级版) 句向量 实体链接 关键词抽取 事件抽取 成分句法分析 父主题: API

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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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  • 启动智能任务

    accurate:准确型,除已标注样本外,会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity 否 Boolean 是否通过图片模糊来聚类。 annotation_output 否 String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule 否 String 样本收集规则,默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。

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  • SetCscParams(根据需求设置参数值)

    void SetCscParams(bool csc_switch = false,int16_t cscMatrixR0C0 = 0,int16_t cscMatrixR0C1 = 0,int16_t cscMatrixR0C2 = 0,int16_t cscMatrixR1C0 = 0,int16_t cscMatrixR1C1 =

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  • 功能介绍

    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进行算法开发;支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化,提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置,包括:backbone、实时样本增强(随机翻转、裁切、对比亮度增强、归一化等)、loss函

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  • LDA

    Dirichlet Allocation),由Blei等人于2003年提出的无监督学习算法,可以按照概率分布的形式给出文档集中每篇文档的主题,在文本挖掘领域,应用于文本主题识别、文本分类和文本相似计算等方面。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe in

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