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。

 
 

    深度学习一般需要多少样本 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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  • 数据处理简介

    数据清洗是在数据校验的基础上,对数据进行一致性检查,处理一些无效值。例如在深度学习领域,可以根据用户输入的正样本和负样本,对数据进行清洗,保留用户想要的类别,去除用户不想要的类别。 数据选择:数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片

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  • 样本对齐

    样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面,这一步是为了进行样本的碰撞,过滤出共有的数据交集,作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段,并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 功能介绍

    面向个人/组织的云端多人协同样本标注与管理,支持基于多光谱、SAR、高光谱、无人机等航天航空影像及时空地理矢量数据进行标注,覆盖目标识别、语义分割、变化检测三种场景,实现从样本标注、质检、审核、样本集制作、入库管理全流程。 图5 多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢

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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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  • 样本管理

    样本管理 查询样本列表 查询单个样本详情 批量删除样本 父主题: 数据管理

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  • 批量删除样本

    批量删除样本 功能介绍 批量删除样本。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset

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  • 批量删除样本

    批量删除样本 根据样本的ID列表批量删除数据集中的样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中的样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import

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  • 批量添加样本

    objects 样本标签列表。 metadata 否 SampleMetadata object 样本metadata属性键值对。 name 否 String 样本文件名称,名称不能包含!<>=&"'特殊字符,长度为0-1024位。 sample_type 否 Integer 样本类型。可选值如下:

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  • 创建纵向联邦学习作业

    训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择、样本对齐(可选)、特征选择(可选)、模型训练、模型评估。 创建过程如下:

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  • 执行作业

    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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  • 训练模型

    模型。 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸(Batch Size),指一次训练所抓取的数据样本数量,影响训练速度及模型优化效果。

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  • 训练模型

    速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 确认信息后,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示训练详情。

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  • 视频会议需要的带宽是多少?

    视频会议需要的带宽是多少? 公网接入满足云会议的网络指标要求即可,不强求专线网络。同时提醒客户做好会议终端的带宽预留。 虽然华为云会议最大支持50%的视频抗丢包,但为确保音视频体验,建议网络QoS和带宽的要求如表1所示。 对IP承载网的QoS要求,如果不能满足,通话质量将有所降低

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  • 消息&短信服务需要预充值多少?

    消息&短信服务需要预充值多少? 消息&短信服务采用预付费模式,使用短信服务前,需先在华为云账户中充值,但对充值金额无限制。 请您自行评估短信发送量,合理充值,避免因欠费导致无法使用短信服务。 父主题: 套餐资费问题

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 训练模型

    参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示训练详情。

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  • 产品功能

    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下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参与

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  • 查询样本对齐结果

    data_count Long 样本对齐数据量 obs_path String obs/本地文件路径 start_time String 开始时间 end_time String 结束时间 result_ext String 样本对齐结果 请求示例 查询样本对齐结果 get https://100

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  • 单样本t检验

    样本t检验 单样本t检验目前仅支持在ML Studio镜像内运行,不支持发布到dli。 概述 t检验也称为Student t检验,它是一种使用假设检验来评估一个或两个总体均值的工具。单样本t检验可用于检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。 输入 参数 子参数 参数说明

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