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    深度学习特征手工特征 更多内容
  • 执行纵向联邦模型训练作业

    Array of strings 数据集特征集合 表5 ModelParamVo 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值,最小值0,最大值1 learning_rate 否 Float 学习率,最小值0,最大值1 batch_size

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  • 概述

    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 Interface,应用程序编程接口)的

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  • JupyterLab开发平台

    JupyterLab开发平台 创建特征工程 数据处理 模型训练 迁移学习 学件 模型归档 如何恢复异常的JupyterLab环境 父主题: 特征工程

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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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  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)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。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

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  • 手工用例

    手工用例 需求创建后,用例设计责任人即可开始设计用例,用例分为手工用例、功能自动化用例、API自动化用例、性能自动化用例、以及安全自动化用例。 手工用例新建 用例设计人进入工作空间,击左侧导航栏【验证中心】->【用例管理】->【新建】; 图1 用例管理页面-手工用例 新建页面填写

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  • 模型选择

    模型选择 目前,学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库,源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像,可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容,如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标,运行代码。

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  • 训练型横向联邦作业流程

    训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间,特征一致,数据主体不同,采用横向联邦。不同行业间,数据主体一致,特征不同,采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模,因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本,训练模型文件。

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  • 关闭应用进程控制防护

    单击“确认”。 在策略列表中,查看目标策略。 关闭防护,但保留HSS学习到的 服务器 应用进程特征。 查看目标策略的策略状态为“学习完成,未生效”,表示关闭应用进程防护成功。 关闭防护,并删除HSS学习到的服务器应用进程特征。 目标策略已从策略列表中删除,表示关闭应用进程防护成功。 关闭单台服务器防护

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  • 应用进程控制概述

    应用进程控制使用流程说明 操作项 描述 创建白名单策略 白名单策略是管理HSS学习服务器行为和应用进程防护动作的规则,只有关联了白名单策略的服务器才能开启应用进程防护。 确认学习结果 HSS学习完服务器中的应用进程后,可能存在某些可疑应用进程的特征不明显,HSS无法完全定义为恶意进程或可信进程,因此这些

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  • 模型训练服务简介

    快速完成模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择,提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE:交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练,保障模型应用效果 支持联邦学习,模型可以采用多地数据进行联合训练,提升样本多样性,提升模型效果

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 模型训练

    模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 获取智能任务的信息

    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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  • 可信智能计算服务 TICS

    如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情况,联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习,联合建模。

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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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  • 修订记录

    模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口,对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更,对应特征工程章节菜单入口描述变更。 Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择,并支持多数据选择,对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30

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  • 时序预测

    data一共有6列特征,分别为time、col_1、col_2、col_3、col_4、col_5。其中“time”为时间列,后面五列为KPI特征列。 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数:

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  • 执行纵向联邦分箱和IV计算作业

    of DatasetFeatureEntity objects 数据集特征列 label 是 String 标签列,最大值1000 featuresList 是 Map<String,Array<String>> 特征信息 instance_id 否 String 实例id,最大32位,由字母和数字组成

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  • 自定义场景简介

    召回策略 召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集,包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成,一般作为某些算法的前置输入条件。

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  • 手工排产

    对应的工单记录将从“待排产单元信息”中移入“排产结果信息”中显示。 对应的工单记录在“工单操作台”页面中的“工单状态”变为“已排产”。 手工排产相关操作 在“手工排产”页面,您还可以进行如表1所示的操作。 表1 手工排产相关操作 操作 描述 导出待排产信息 在“待排产单元信息”中,勾选待导出的待排产工单记录前的,单

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