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。

 
 

    深度学习算法数学基础 更多内容
  • 数学运算函数

    数学运算函数 关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较,并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符,被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符,请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型

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  • 数学运算函数

    数学运算函数 关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较,并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符,被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 Flink SQL提供的关系运算符,请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型

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  • 功能描述

    功能描述 OptVerse服务为用户提供数学规划求解器、数值计算求解器、高级计划与排程、二维切割等多种运筹优化和数值计算问题求解能力。简要介绍如下: 数学规划求解器:找到一组满足若干约束条件,且最优化目标函数取值的解。根据目标函数、约束和变量类型可划分为不同问题。OptVerse

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  • 排序策略

    径下。该路径不能包含中文。 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

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  • 排序策略-离线排序模型

    Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间,是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称

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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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  • 算法

    KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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  • 产品优势

    提供全生命周期管理和界面化的智能合约编码、调试与部署。让用户简单使用 区块链 系统,专注于自身业务应用的创新与开发。 灵活高效 支持多种高效共识算法深度优化已有算法,在安全和效率上达到平衡点。 秒级共识(100000TPS+),满足业务性能需求。 区块链账本存储在华为云高效弹性存储文件中,满足用户海量快速存储需求。

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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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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择

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  • 应用场景

    面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1

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  • ModelArts

    业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用预置算法构建模型 AI工程师:AI全流程开发 体验AI全流程开发 免费体验 ModelArts 免费体验自动学习 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

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  • 智能场景简介

    针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 欢迎使用基因容器服务

    感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务(GeneContainer Service,G CS )。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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  • 功能描述

    数值计算求解器:通过数值计算方法,高效求解CAE仿真底层的数学问题。OptVerse服务提供线性方程组的直接法和迭代法及预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、智能加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。 高级计划与排程:以运筹学理论基础,旨在通过先进的算法和计算机系统,优化和解决生产制造

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 入门实践

    Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似,可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 面向AI开发零基础的用户

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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