中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    深度学习需要多少文本训练数据 更多内容
  • 准备训练数据

    准备训练数据 在创建抽取模型时,需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录,数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。 准备数据流程如下: 准备待标注的数据 定义三元组类型(schema) 标注数据 上传至OBS 准备待标注的数据

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 产品功能

    称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业,根据合作方已提供的数据,编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果,同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提

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  • 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题?

    旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题? 新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点: 新旧版创建训练作业方式差异 新旧版训练代码适配的差异 新旧版训练预置引擎差异 新旧版创建训练作业方式差异 旧版训练支持使用“算法管理”(包含已保存的算法和订阅的算法)、“常用框架”、“自定义”(即 自定义镜像 )方式创建训练作业。

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    块: 运营数据统计 知识库管理 问答日志管理 未解决问题聚类 机器人形象管理 同义词典管理 高级版 适合企业高并发,场景多,需要更高准确率的场景,包括以下功能模块: 包含“基础版”功能,以及以下功能。 问答标签管理 问答模型训练管理 专业版 适合企业复杂对话流程,需要多轮对话的场景,包括以下功能模块:

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 文本

    文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 数字翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 键值表格 矩形树图 父主题: 组件指南

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  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域输入并显示多行文本内容。 在左侧组件区域,选择“文本”组件,并拖拽至设计区域,如图1所示。 图1 拖拽文本组件到设计区并设置属性 基础配置 内容设置:输入具体的文本内容。输入内容不得超过512个字符。 文本设置:设置文本内容的字体、大小和颜色等。

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  • 孤立森林

    max_samples - 从数据集中抽取多少个样本来训练,支持"auto"、int类型、float类型 contamination - - max_features - 从数据集中抽取多少数量的特征来训练每个基训练器 bootstrap - 构建树时,下次是否替换采样,True表示替换,False表示不替换

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  • 文本

    溢出滚动:勾选后,如果文本溢出,会自动滚动播放。 滚动时间:输入数值或单击,设置文本滚动的时间。只有当勾选了溢出滚动后,此配置项才生效。 文本样式 分割符:设置文本的分割符。 字体:设置文本的字体。 字号:设置文本的字号。 文本间距:设置文本文本间距 颜色:设置文本的字体颜色。 字体粗细:设置文本的字体粗细。

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  • 文本

    在高级设置中,选择设置的文本内容,在出现的配置弹窗中,可进行是否加粗、是否倾斜、字号、字体、文本颜色、背景颜色、对齐方式等配置。 图3 编辑器中文本配置 另外,若需要文本中设置变量,变量值来自文本组件数据桥接器中的配置。若配置为静态数据,变量值取自“outDatas”中配置的数据。 可变参数

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  • 排序策略-离线排序模型

    8。 重新训练 对第一次训练无影响,仅影响任务重跑。 “是”:清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”:导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 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。

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    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。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合,如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了,那么

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  • 产品概述

    邀请云租户作为数据提供方,动态构建 可信计算 空间,实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统,为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析, 各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 计算节点 数据参与方使用数

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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:单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核 -文本 内容审核-文本有以下应用场景: 电商评论筛查 审核电商网站产品评论,智能识别有色情、灌水等违规评论,保证良好用户体验。 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。

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  • 自然语言处理套件(使用文本分类工作流开发应用)

    本样例填写“test”。 描述 数据集简要描述。 - 数据集状态 上传的训练数据可以是已标注的数据,也可以是未标注的数据。 您可以根据自身业务选择“数据集状态”是“已标注数据集”还是“未标注数据集”。 数据集模板可在选择“数据集状态”后,单击下方的“文本分类已标注数据模板”或“文本分类未标注数据模板”,下载数据集模板至本地查看。

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 应用场景

    景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案,在一套数据源下,支持多种电商推荐场景,提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。

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  • 数据标注简介

    数据标注简介 数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 模型训练过程中需要大量已标注的数据,因此在模型训练之前需要进行数据标注作业。ModelArts为用户提供了标注数据的能力: 人工标注:用户创建单人标注作业,对数据进行手工标注。

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  • 智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练?

    智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练? 智能标注完成后,需要对标注数据确认,如果未确认,直接加入更多数据,重新智能标注,会重新全部将未标注的数据全部重新训练标注。如果确认了后,再加入未标注的数据需要重新训练。 父主题: 数据管理

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  • 什么是ModelArts

    ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、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。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上

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