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
  • 训练模型

    精度”、“推理速度”、“训练速度”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

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 准备数据

    准备数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至 对象存储服务 (OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据上传至OBS 在本文档中,采用管理控制台上传数据至OBS。 执行如下操作,将数据导入到您的数据集中,以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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  • 训练模型

    ”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 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

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  • 训练模型

    择预训练模型、配置参数,用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。

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  • Intel oneAPI Toolkit运行VASP任务,为什么概率性运行失败?

    Toolkit运行VASP任务,为什么概率性运行失败? Intel oneAPI Toolkit(Intel并行计算平台)运行的VASP(用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟)任务对CPU硬件版本有深度依赖,在规格Pod场景下概率性运行失败,建议切换oneAPI版本或使用4核以上Pod运行。 父主题: 容器工作负载类

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  • 应用场景

    标注是KPI异常检测非常重要的数据,可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率,在无监督学习中做算法验证评估: 监督学习:使用标注工具对原始数据进行标注,并将标注数据用于训练。用户基于训练结果进行确认和重新标注,并将标注数据重新用于训练,提升KPI检测准确率。 无监督学习:使用标注工具对原始数据进行

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  • 示例场景说明

    示例场景说明 本实践通过 DataArts Studio 服务的数据集 CDM 组件、数据开发DLF组件和 数据仓库 服务(DWS)对电影评分原始数据进行分析,输出评分最高和最活跃Top10电影。您可以学习数据集成模块的数据迁移和数据开发模块的脚本开发、作业开发、作业调度等功能,以及DWS

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  • 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据?

    特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程,界面所有特征操作执行完成后,单击“执行”时,系统自动将特征操作流应用于数据集全量数据,生成经过特征处理的数据集,供模型训练使用。用户在单击“执行”时,可以在“执行”对话框中,选择其他数据集,执行当前

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  • 基本概念

    set) 数据集为计算节点获取并配置的合作方数据的元数据信息,以及附加其上的隐私策略。 字段分类(Field classification) 各数据集字段在其联邦分析上的业务分类,以明确字段用途和场景,避免不合理应用。 唯一标识(Unique Identifier) 用于标识某个事物实

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  • 准备数据

    Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建数据集。 父主题: 图像分类

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  • 数据集

    数据集 角色访问权限 数据集界面介绍 数据集公共功能介绍 管理数据集 消费数据集 管理数据资产 父主题: 用户指南

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  • 数据集

    代码框右侧的参数说明,如表1所示。同时支持单击当前算子右侧的图标,新增需要绑定的多个数据集实例。 表1 选择数据 参数 参数说明 数据集 从下拉框中选择数据集,即“数据集”菜单中创建的数据集名称。 数据集实例 从下拉框中选择数据集实例,即“数据集”菜单中创建的数据集实例名称。 数据文件列表 当数据通过本地上传,且“

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  • 数据集成

    数据集数据集成概述、工具介绍及入湖范围 数据集成前探查 全量数据同步 增量数据同步 父主题: 实施步骤

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  • 数据集

    在数据类型中,选择“数据集”。 图1 选择数据集 按需选择对应的数据集,更多操作请参见数据集管理。 父主题: 数据接入

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  • 数据集

    数据集 数据集 数据集子集 数据集管理 父主题: 数据集

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  • 数据集

    数据集 根据数据来源不同,可分为以下四种形式创建数据集。 本地 在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据集 ”。 选择“数据集”页签,单击“创建数据集”,填写数据集信息。 图1 创建数据集 名称:不得超过64个字符。支持中英文、数字、“-”、“_”,不支持特殊字符。 描述:数据集

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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    String “代理id1.数据集名1.租户别名1,代理id2.数据集名2.租户别名2”格式的字符串 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 所选数据集特征 label_dataset 否 String 标签数据集,最大长度100 label

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