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。

 
 

    深度学习提取文章特征 更多内容
  • 提取方法对象

    提取方法对象 此重构允许您将任意代码片段单独移动到新类的方法中,以便您可以进一步将该方法分解为同一对象上的其他方法。 执行重构 在代码编辑器中,选择要提取到包装类的新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Method Object。

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  • 文档水印提取

    选择“水印提取”页签,进入“水印提取”页面。 单击左上角“新建任务”,进入“新建任务”页面。 图1 新建水印提取任务 单击添加文件选择需要进行提取水印的文件,OBS桶文件支持多选。 图2 选择文件 单击“确定”,提取水印任务创建完成。 单击目标任务名称前的,查看水印提取完成的OBS桶文件的暗水印内容。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理的时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程的关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

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  • 特征管理

    特征管理 特征操作接口 父主题: 应用模型

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  • 特征工程

    特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题: 数据特征

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  • 特征尺度变换

    需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的,iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题: 特征工程

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  • 数据特征分析

    由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析,针对数据集的各个版本,需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下,单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本,然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”,即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特征分析任务启动

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  • 智能文档解析

    智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术,对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况,可支持多种证件、票据和规范行业文档,适用于各类行业场景。 应用场景 金融:银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务:身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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  • 响应提取

    响应提取 响应提取提取接口响应结果的某一部分,命名为参数,供后续测试步骤参数化调用。响应提取需要在前序测试步骤定义,后续测试步骤使用。 在前序测试步骤中,在“响应提取”页签创建要传递的参数。响应提取来源用到内置参数,请参考内置参数了解如何使用内置参数。响应提取同时支持正则表达式

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  • 全局特征信息文件

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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  • 特征异常平滑

    是否为k:v的稀疏特征, 如果指定该列,soften_cols参数只支持选择稀疏特征列kv_col中的列名。 False kv_col 否 如果为稀疏特征,指定稀疏特征列名。 "kv" item_spliter 否 稀疏特征的分隔符。 "," kv_spliter 否 稀疏特征key和value的分隔符。

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  • 数据提取作业

    数据提取作业 作业输入输出规范 示例代码 构建镜像 父主题: 算子示例

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  • 提取数据水印

    提取数据水印 功能介绍 提取请求数据中水印内容 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/sdg/database/watermark/extract 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 文档水印提取

    选择“水印提取”页签,进入“水印提取”页面。 单击左上角“新建任务”,进入“新建任务”页面。 图1 新建水印提取任务 单击添加文件选择需要进行提取水印的文件,OBS桶文件支持多选。 图2 选择文件 单击“确定”,提取水印任务创建完成。 单击目标任务名称前的,查看水印提取完成的OBS桶文件的暗水印内容。

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  • 提取水印

    提取水印 数据库水印提取 文档水印提取 图片水印提取 父主题: 数据水印

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  • 特征工程简介

    特征工程简介 用户可以通过特征工程对数据集进行数据处理、特征组合、特征转换等特征处理,最大限度的从原始数据中提取特征以供模型训练使用。此外,用户还可以将优质的特征工程发布成服务,以服务的形式对具备完全相同特征的数据进行预处理。 特征工程相关的基本概念: 特征工程:对数据进行特征处理操作的工程。

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  • 过滤式特征选择

    过滤式特征选择 概述 过滤式特征选择根据特征对标签的重要性对特征进行筛选,特征重要性较高的特征,提升训练的精度和效率。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数

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  • 发布技术文章(AI说)

    发布技术文章(AI说) AI Gallery中的“AI说”,是一个AI开发人员的交流园地。在这里可以阅读其他用户分享的技术文章,并参与评论。也可以发布分享个人技术文章。 发布技术文章 进入AI Gallery首页,单击“支持>AI说”,进入AI说首页。 在“AI说”页面,单击右侧“说一说”进入发布页面。

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