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。

 
 

    深度学习调整网络结构 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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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

    将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下

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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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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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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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  • 使用AutoGenome镜像

    使用AutoGenome镜像 AutoGenome是Notebook镜像,利用AutoML等技术帮助科研工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索,训练,评估,预测和解释的工具包。 使用AutoGenome镜像的详细步骤如下所示: 步骤1:订阅镜像 步骤2:创建Notebook

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  • 配额调整

    配额调整 什么是配额? 为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台 弹性云服务器 、多少块云硬盘。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要,您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额? 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。

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  • 配额调整

    配额调整 什么是配额? 为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少模板,申请多少 域名 。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要,您可以申请扩大配额。 受多种因素影响,无法保证配额百分百申请成功。 怎样查看我的配额? 登录管理控制台。

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  • 配额调整

    配额调整 什么是配额? 为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少个边缘业务、多少个边缘实例。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要,您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额? 登录管理控制台。 在页面右上角,选择“资源 > 我的配额”。

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  • 配额调整

    配额调整 什么是配额? 为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台弹性 云服务器 、多少块云硬盘。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要,您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额? 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。

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  • 薪资调整

    单击薪资档案项对应金额下的计算机按钮,可进行薪资的调整,薪资的调整有两种方式;按百分比调整、按固定值调整,选择类型后,单击确认即可 图5 调整类型 在调薪完成后,可查看调薪前后对比,“1”代表调薪前金额,“2”代表调整的金额或比例,“3”代表调整后金额,单击提交即可。 图6 调薪前后对比

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  • 配额调整

    配额调整 什么是配额? 为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以注册多少个边缘小站。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要,您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额? 登录管理控制台。 在页面右上角,选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。

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  • 调整配额

    调整配额 什么是配额? 为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少个组织单元、邀请多少成员账号等。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要,您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额? 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。

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