AI开发平台ModelArts 

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    深度学习中 上采样 下采样 更多内容
  • 加权采样

    加权采样 概述 加权采样是一种数据采样算法,依据数据集中权重列进行数据采样,权重越大的样本被采样的概率越大。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark的DataFrame类型。 输出 参数 子参数

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  • 数据采样

    数据采样 如果数据量太大,造成特征操作等待的时间长,用户可以通过采样功能减少特征处理的数据量,提升特征处理的速度。 数据采样提供如下两种方式,请根据实际情况进行选择: 随机采样:按照比例进行样本数据的随机采样。 分层采样:如果一个特征或多个特征组合样本值的类型多样,为保证采样数据

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  • 分层采样

    inputs为字典类型,dataframe为pyspark的DataFrame类型。 输出 参数 子参数 参数说明 output output_port_1 output为字典类型,output_port_1为pyspark的DataFrame类型对象,为分层采样结果。 参数说明 参数 是否必选 参数说明

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  • 数据采样

    数据采样 用户在执行特征操作前,可以先对数据进行采样。数据采样后,所有的特征操作都只对采样后的数据进行处理,可以减少特征操作处理的数据量,提升特征操作的处理速度。数据采样后,执行全量数据应用时,系统会将特征操作流应用在全量数据集,生成经过特征处理后的新数据集,提供给模型训练使用。

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  • 请求采样统计

    请求采样统计 背景信息 开启请求采样统计可以记录访问节点的IP地址和数量,同时可以采样请求的Path,记录请求URL和Body,用于获取访问量大的客户端IP地址和请求Path。 在开启或关闭集群的请求采样统计时,执行命令涉及的配置参数如下: 表1 请求采样统计的配置参数说明 配置名

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  • 采样方式介绍

    采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样,根据概率分布进行采样,如对样本服从µ=0,δ=1的正态分布,通过蒙特卡洛采样进行采样采样得到的点能满足正态分布要求,如下图所示,采样得到的点会集中µ=0附近,要想采样得到更边界的点,需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样

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  • 请求采样统计

    请求采样统计 背景信息 开启请求统计可以记录客户端IP的访问和客户端的请求类型,用户可以基于统计值识别客户端IP的访问流量,分析当前客户端的写入和查询访问量。 表1 请求统计的配置参数说明 配置名 类型 说明 flowcontrol.log.access.enabled Boolean

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  • 采样方式有几种?

    采样方式有几种? 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样时一种简单的随机抽样,根据概率分布进行采样,如对样本服从µ=0,δ=1的正态分布,通过通过蒙特卡洛采样进行采样采样得到的点能满足正态分布要求,但如下图所示,采样得到的点会集中µ=0附近,要想采样得到更边界的点,需要进行大量采样。 图1

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  • APM指标数据采样策略是什么?

    APM指标数据采样策略是什么? 指标数据周期性完整采集,默认采集周期为1分钟。

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  • 深度学习模型预测

    说明 field_name 是 数据在数据流的字段名。 图像分类field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS的完整路径,包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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  • 深度学习模型预测

    说明 field_name 是 数据在数据流的字段名。 图像分类field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS的完整路径,包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model

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  • 算法工程处理的时候必须要先采样吗?

    算法工程处理的时候必须要先采样吗? 算法工程数据采样的目的是提升界面每个特征操作的速度。大数据量操作的时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作,都只对采样后的数据进行处理,可以减少特征操作处理的数据量。 父主题: 特征工程

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  • 产品术语

    、加密存储等安全技术,保障数据的全生命周期安全。 数据集 某业务具有相同数据格式的数据逻辑集合。 数据集实例 数据集的实例,有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式,模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特

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  • 云手机音视频

    类型、采样率、采样深度采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务,获取音频数据。 停止音频服务 停止音频服务,停止音频数据的获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态,包括运行、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数,包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。

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  • ALM-303046809 采样周期内,CRC错误超过告警阈值

    ALM-303046809 采样周期内,CRC错误超过告警阈值 告警解释 WLAN/4/AP_CRC_TOO_HIGH:OID [OID] AP CRC is abnormal notify. (APMAC=[OPAQUE], APName=[STRING], APCrcErrRate=[LONG]/10000

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  • ALM-3276800169 采样周期内,CRC错误超过告警阈值

    ALM-3276800169 采样周期内,CRC错误超过告警阈值 告警解释 WLAN/4/AP_CRC_TOO_HIGH:OID [OID] AP CRC is abnormal notify. (APMAC=[OPAQUE], APName=[STRING], APCrcErrRate=[LONG]/10000

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  • TABLESAMPLE

    有BERNOULLI和SYSTEM两种采样方法。 这两种采样方法都不允许限制结果集返回的行数。 BERNOULLI 每一行都将基于指定的采样率选择到采样。当使用Bernoulli方法对表进行采样时,将扫描表的所有物理块并跳过某些行(基于采样百分比和运行时计算的随机值之间的比较)。结果包含一行的概率

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  • 为什么云硬盘的I/O使用率已接近100%,但云硬盘的读IOPS没有达到IOPS上限

    由时延控制的,目前在数据块大小为4KiB的情况,超高IO磁盘的单队列访问时延为1ms,那么在单队列场景,1秒可以处理的IOPS为1000,即当IOPS为12000时,队列深度大约为12,如果要达到IOPS上限26800,则队列深度大约需要达到26。 父主题: 云硬盘性能问题

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  • 调用链

    d配置配置需要拦截的应用方法。 图3 调用关系 表中标识的具体参数所代表的含义如下: 调用链的时序图调用接口所属的组件和环境。 数字为接口调用的客户端响应时间,单位ms,具可将鼠标指针放置在该位置进行查看。 数字为接口调用的服务端响应时间,单位ms。 调用链方法堆栈该方法对

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  • 中介中心度算法(Betweenness Centrality)

    Boolean true或者false true weight 否 边权重 String 空或字符串 * 空:边的权重、距离默认为“1”。 * 字符串:对应的边的属性将作为权重,当某边没有对应属性时,权重将默认为1。 说明: 边权重应大于0。 - seeds 否 节点ID String

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  • 边中介中心度(Edge-betweenness Centrality)

    Boolean true或者false true weight 否 边权重 String 空或字符串 * 空:边的权重、距离默认为“1”。 * 字符串:对应的边的属性将作为权重,当某边没有对应属性时,权重将默认为1。 说明: 边权重应大于0。 - seeds 否 节点ID String

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