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。

 
 

    深度学习用于小数据集 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

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 功能介绍

    支持数据筛选、标注等数据处理,提供数据集版本管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种

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  • 创建纵向联邦学习作业

    两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业的数据集,必须选择一个当前代理的数据集,另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征,另一方的数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重

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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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  • 小微

    WeLink 推出 智能语音助手 微”。 有两种方式打开小微: 在消息首页下滑屏幕,便可呼出微 长按通讯录图标,说出你的问题 英文版WeLink,无法使用微语音对话服务。 微可以为你做什么? 公司同事重名太多怕找错人 立马找到你想要的那个TA。 对微说:“找一下XX”。

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  • 排序策略-离线排序模型

    “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。 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。

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  • 准备数据

    音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持语种。 数据上传至OBS 在本文档中,采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范: 如不需要提前上传训练数据,请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如:“/bucketName/data-cat”。

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  • 产品术语

    AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值,对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据:花瓣的长度

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  • IAM 身份中心

    步骤1:对应用进行分析 步骤2:准备应用运行环境 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云课合集 云计算知识哪家强,云上课来开讲! 云图说合集 云图说系列,是您了解华为云的必备利器 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ,有问题欢迎随时求助哦!

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  • 模型训练

    高精度浮点向定点运算转换,多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边硬件资源下的轻量化需求,模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬

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  • 创建模型微调流水线

    横线(-)组成,最多100个字符。 数据配置 数据集 在下拉列表中选择数据集。 训练数据比例 训练数据比例是指用于训练模型的数据集与测试数据集的比例。通常情况下,会将数据集分成训练集和测试集两部分,其中训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能。 在实际应用中,训练数据比例的选

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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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  • 基本概念

    AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版

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  • GaussDB(DWS)是否支持单节点以适用于学习环境?

    GaussDB (DWS)是否支持单节点以适用于学习环境? 支持。GaussDB(DWS)集群可创建单机部署的实时数仓集群。创建集群时可选择带有h1的节点规格(例如:dwsx2.h1.xlarge.2.c6),此时实时数仓只支持单机部署,单机形态不提供高可用服务,因此存储成本可减半

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  • 功能介绍

    支持样本平衡性综合分析,便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况,判断样本集的分布平衡性,并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练,用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习,也可以利用notebook进行算法开

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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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  • 准备数据

    标注质量对于最终的模型精度有极大的影响,标注过程中尽量不要出现误标情况。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持语种。 OBS上传文件规范 如不需要提前上传训练数据,请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如:“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的音频

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