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。

 
 

    深度学习中的动量 更多内容
  • 创建纵向联邦学习作业

    定义XGBoost算法决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10整数。 分类阈值

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认递归深度,导致训练失败。

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  • 套餐包简介

    套餐包简介 ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发套餐包,面向有AI基础开发者,提供机器学习深度学习算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型

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  • 开发者认证课程学习的形式是什么样的?

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

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  • 功能介绍

    支持多机多卡环境下模型分布式训练,大幅度提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估,在不进行模型发布前提下直接查看模型解译效果,支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架,包括Py

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  • 基本概念

    在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成模型进行

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  • 增加的数据,如何在自动学习项目中查看?

    登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“自动学习”。 在自动学习项目列表,您可以查看到项目对应“数据源”,单击此处链接,可直接跳转至创建项目时选择或者创建数据集。 针对“预测分析”项目,其数据源指定是一个OBS路径,并非数据集。其他类型自动学习项目,其数据源为一个数据集。 图1 查看数据存储路径

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  • OPS01-01 建立持续学习和改进的文化

    OPS01-01 建立持续学习和改进文化 风险等级 高 关键策略 由于系统独特性和复杂性,没有放之四海皆准方案,为了达到卓越运营,需要不断改进这些最佳实践,并建立自己最佳实践。所以,在所有最佳实践第一条,就是在您团队培养持续学习和改进文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,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行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    增加更多的特征,使输入数据具有更强表达能力。 特征挖掘十分重要,尤其是具有强表达能力特征,可以抵过大量弱表达能力特征。 特征数量并非重点,质量才是,总之强表达能力特征最重要。 能否挖掘出强表达能力特征,还在于对数据本身以及具体应用场景深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络:学

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  • 方案概述

    容器实验环境,深度集成华为云虚拟化能力,提高平台实验环境并发规模。 产业融通:在学期实训场景深度打通华为云软件开发生产线CodeArts,提供真实产业级实践环境,体验企业级敏捷式一站开发服务,通过真实工程项目,培养学生工程实践能力和解决复杂工程问题能力。

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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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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  • 指标

    边距:组件图表距离整个组件四边(上、下、左、右,如图2)距离,默认为0,即铺满整个组件。 上边距:图表到组件边框顶部距离。 右边距:图表到组件边框右侧距离。 下边距:图表到组件边框底部距离。 左边距:图表到组件边框左侧距离。 配置 在配置,设置指标组件对齐方式、数值和前后缀。

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  • 标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别?

    标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别? 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式: “极速策略”:扫描网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短扫描插件进行扫描。 “深度策略”:扫描网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长遍历扫描。 “标准策

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  • 机器学习端到端场景

    PlaceholderType.STR, description="请输入一个只包含大小写字母、数字、下划线、划线或者中文字符名称。填写已有标注任务名称,则直接使用该标注任务;填写新标注任务名称,则自动创建新标注任务") ), inputs=wf.steps.LabelingIn

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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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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  • 产品优势

    支持在分布式、信任边界缺失多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)联邦计算;

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  • 产品概述

    感,脱敏)设定、元数据发布等,为数据源计算节点提供全生命周期可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)多方样本对齐和训练模型保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化数据使用流图

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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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