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。

 
 

    深度学习稀疏编码算法 更多内容
  • 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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  • 查询城市编码

    查询城市编码 功能介绍 查询城市编码。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/collection/v1.0/countryCityCode/search 参数说明 无。 请求 请求样例 https://console.ulanqab.huawei

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  • 指标编码参考

    指标编码参考 技能队列监控指标 座席监控指标 VDN监控指标 IVR监控指标 父主题: 附录

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  • 查询海关编码

    查询海关编码 输入参数 该执行动作无需输入参数。 输出参数 用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数,输出参数说明请参见表2。 表2 查询海关编码输出参数说明 参数 说明 状态 状态。 响应信息 响应信息。 编码长度 编码长度。 结果 结果。 国家名称 国家名称。 国际编码 国际编码。

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  • 编码基础操作

    编码基础操作 CodeArts IDE for C/C++ 包含了内置的语法着色,定义预览,跳转定义,类继承关系图,调用关系图等一些编码基础功能。 语法着色 该功能可对函数,类型,局部变量,全部变量,宏,枚举,成员变量等上色。 跳转定义 - 当光标放在代码处,“Ctrl+单击”或

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  • 编码解码函数

    否 对压缩后的数据进行编码的格式,目前支持进行Base64和hex编码。 encoding String 否 原始未压缩数据的编码格式,默认为utf-8。 返回结果 返回编码后的字符串。 函数示例 加密结果仅供参考。 示例1:对日志字段进行压缩并Base64编码。 测试数据 {

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  • 重启编码服务

    String 编码服务的唯一标识ID,编码服务相关任务包含此字段。 job_id String 任务的唯一标识。 error_code String 错误码。 error_msg String 错误说明。 请求示例 批量重启encode_server_ids列表中的 服务器 上的编码容器 POST

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  • 独热编码

    独热编码 概述 将用户指定的一些列进行one-hot编码。 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 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_features_str

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  • FM算法

    FM算法 概述 FM主要是解决稀疏数据下的特征组合问题,并且其预测的复杂度是线性的,对于连续和离散特征有较好的通用性。 公式为: 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

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  • 什么是ModelArts

    用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向业务开发者,不需关注模型或编码,可使用自动学习流程快速构建AI应用;面向AI初学者,不需关注模型开发,使用预置算法构建AI

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:单张图像识别速度小于0

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  • 执行作业

    常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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  • 迁移学习

    单击图标,运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移,可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明,如表4所示。

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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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  • 常用概念

    VCEG继H.264之后所制定的新的视频编码标准。H.265标准围绕着现有的视频编码标准H.264,保留原来的某些技术,同时对一些相关的技术加以改进。新技术使用先进的技术用以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系,达到最优化设置。H.264由于算法优化,可以低于1Mbps的速度实

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  • 产品优势

    络部署,可节省80%的开发和部署成本。 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。

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  • 自动学习

    企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部

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  • 过滤式特征选择

    K:V特征中每个key与value之间的分隔符 ":" 样例一(常规数据) 数据样本 配置流程 运行流程 算法参数设置 查看结果 样例二(KV稀疏数据) 数据样本 配置流程 运行流程 算法参数设置 查看结果 父主题: 特征工程

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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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  • 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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  • 视频编码器

    视频编码器 大屏设备流接入步骤: 编码器客户端工具,安装后运行程序 IP地址查询 设备接线后,通过海康客户端工具搜索设备,查询到DS-6701HTH-4K设备IP,如下图: 图1 IP地址查询 登录设备web后台 http://192.168.X.X/ 账号密码:admin/XXXXXX

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