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。

 
 

    深度学习特征 更多内容
  • 自动学习

    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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  • 启动智能任务

    集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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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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  • 创建白名单策略

    ,后续方便区分和管理。 智能学习天数 HSS学习 服务器 应用进程的天数。学习天数越多,学习结果越准确。 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后,对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程:HSS根据应用进程特征库,自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程:您在“应用进程控制

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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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  • 概述

    特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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  • 图像搜索SDK简介

    图像搜索 SDK简介 图像搜索概述 图像搜索( Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interf

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  • 排序策略-离线特征工程

    处理。 待提取物品特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据, 选择排序模型需要的物品特征,未选择的物品特征将不会被处理,即排序模块将忽略这些特征。 说明: 离散的区间个数不能超过100个,请您根据业务需求合理分配参数值。 单击,增加物品特征。在下拉选项中勾选特征参数名称并进行配置

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  • 随机森林回归特征重要性

    随机森林回归特征重要性 概述 采用随机森林回归算法计算数据集特征特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选,表示输入的数据集;如果没有pipeline_model和random_forest_regressor_model参数,表示直接

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  • 最新动态

    为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。

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  • 如何选中全量特征列?

    如何选中全量特征列? 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程,在特征操作界面,单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程,在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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  • 查询特征选择执行结果

    查询特征选择执行结果 功能介绍 查询特征选择执行结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/features-selection-result

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 可信联邦学习作业管理

    可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题: 计算节点API

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  • 功能介绍

    管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“

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  • 分页查询智能任务列表

    5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图

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  • 获取纵向联邦作业详情

    FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值: DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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  • 保存纵向联邦作业

    FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值: DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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  • 最新动态

    接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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  • 身份认证与访问控制

    受到这些访问规则的保护。 安全组介绍 Web应用防火墙 华为云Web应用防火墙WAF对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁,全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 WAF介绍 父主题: 安全

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