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。

 
 

    深度学习学习文字语义 更多内容
  • 如何获得开发者认证的学习材料?

    如何获得开发者认证的学习材料? 华为云开发者学堂提供在线的视频课程,在线实验,相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题: 开发者认证课程学习常见问题

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 华为云微认证类别介绍

    速实现网站搭建,体验容器为企业应用带来的极大便利性。 人工智能 智能表单和证件文字识别:身份证、驾照、发票,轻松实现文字识别,告别人工识别的苦恼。 大数据 车联网大数据驾驶行为分析:车联网解决方案深度解析,车辆驾驶行为的数据模拟实践,探索车联网大数据序列奥秘。 软件开发 一分钟自

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  • 什么是文字识别

    如果您是首次使用OCR的用户,建议您学习并了解如下信息: 功能介绍 通过功能介绍章节的内容,了解OCR不同类别的文字识别功能,包括通用类文字识别、证件类文字识别、票据类文字识别。 入门使用 OCR以开放API的方式提供给用户,您可以参考《快速入门》学习并使用OCR服务。 使用方式 如

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  • 自动学习和订阅算法有什么区别?

    自动学习和订阅算法有什么区别? 针对不同目标群体,ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手,推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习,系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者,通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择,并且您可以自定义训练所需的参数。

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 查看通话详情

    节点返回结果。 录音文字 账户开通了录音转文字服务后,详情页面显示录音转文字页签,单击该页签,页面显示录音转文本内容。 单击录音转文本的文字可以听取录音;双击文字可编辑文字,完成编辑后自动保存。 录音转文本记录上方有一个学习按钮,单击该按钮后,该按钮变为待学习状态。该条录音转文本

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 语义识别图元

    语义识别图元 图元展示 参数介绍 节点名称:标识节点名称。 描述:节点的详细说明信息。 上下文:用于筛选需要匹配的意图模板,提升匹配速度。 语义识别内容:需要进行语义识别匹配的具体内容,可以为字符串或当前节点之前已经有的变量,如果为空,表示直接识别客户的语音。 事件:表示如果在本

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  • 文字识别

    None 服务介绍 文字识别 OCR 文字识别技术简介 01:46 文字识别技术简介 快速入门 文字识别 OCR 使用SDK 06:38 SDK使用指导 文字识别 OCR 使用API 03:04 API使用指导 问题排查 文字识别 OCR 获取Token 时帐密报错 03:53 获取Token时帐密报错

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  • 文字识别

    文字识别 文字识别连接器用于对接华为云文字识别服务,可以通过文字识别服务准确识别图像中的文字。 前提条件 使用文字识别连接器前,需要开通华为云文字识别服务。 创建文字识别连接 登录新版ROMA Connect控制台。 在左侧导航栏选择“连接器”,在连接器页面单击“新建连接”。 选择“华为云服务”类别下的“文字识别”。

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 什么是内容审核

    内容审核-视频流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容,防御内容风险,提高视频流的审核效率,降低业务违规风险。 内容审核-文档 基于业界先进的深度学习及多模态审核模式,快速解析文档以及网页中的图文内容,精准高效识别敏感、色情、违禁等风险内容。

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    自动学习项目中,如何进行增量训练? 在自动学习项目中,每训练一次,将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时(如对训练精度不满意),您可以适当增加高质量的数据,或者增减标签,然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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  • 微认证课程学习的形式是什么样的?

    微认证课程学习的形式是什么样的? 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题: 微认证课程学习常见问题

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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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  • 概要

    型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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