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    深度学习中什么叫正样本和负样本 更多内容
  • 训练图像分类模型

    被用户标注为某个分类的所有样本,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 创建ModelArts数据清洗任务

    prototype_sample_path 是 None 数据清洗样例目录。目录应存放样例图片文件,算法将这些图片为样例,对输入的数据进行过滤,即保留与“prototype_sample_path”目录下图片相似度高的数据。 请输入一个真实存在的OBS目录,且目录下已包含提供的样例图片,且以obs://开头

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  • 查询样本列表

    查询样本列表 查询数据集的样本列表,不支持表格类型数据集。 dataset.list_samples(version_id=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一:查询数据集样本列表 from modelarts.session import

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  • 获取样本搜索条件

    获取样本搜索条件 功能介绍 获取样本搜索条件。 调试 您可以在 API Explorer 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 GET /v2/{project_id}/datasets/{data

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  • 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同

    什么在微调后的盘古大模型输入训练样本问题,回答完全不同 当您将微调的模型部署以后,输入一个已经出现在训练样本,或虽未出现但训练样本差异很小的问题,回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的

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  • 提交样本量或者时域分析任务

    提交样本量或者时域分析任务 功能介绍 管理员在数据集详情页面提交样本量或者时域探索任务。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://telcloud.huawei

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  • 查询单个智能标注样本的信息

    12:图像目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16:图像目标框

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  • 批量更新团队标注样本的标签

    12:图像目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16:图像目标框

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  • 查询样本量或者时域分析任务状态

    查询样本量或者时域分析任务状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的样本量或时域分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型

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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,以及训练的速度精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权。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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  • 创建纵向联邦学习作业

    参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权。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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  • 排序策略

    单击选择训练结果在OBS的保存根路径,训练完成后,会将模型日志文件保存在该路径下。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,结合了因子分解机深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶低阶特征组合,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。

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  • 使用行业AI辅助运营服务的获得的终交付件是什么?

    使用行业AI辅助运营服务的获得的终交付件是什么? L6服务名称 服务活动 交付件 AI基础辅助运营包 方案设计 《xx项目辅助运营方案》 算法API对接指导 《xx算法API对接指导》 算法指标统计 《xx算法指标统计报告》 算法样本收集 《xx算法样本数据收集报告》 算法迭代优化 算法镜像、《xxAI算法迭代报告》

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  • 创建样本分布统计作业

    league_creator.industry1 i on b.id = i.id; 编写完成后单击“保存”“提交审批”,由于这条sql使用到了大数据厂商B的数据集,为保证数据安全参与方的知情权,tics服务会自动解析sql语句将大数据厂商B需要执行的sql语句发送到大数据厂商B的

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  • 查询团队标注的样本信息

    12:图像目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16:图像目标框

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  • 测试模型

    f1-score:F1分数同时考虑精确率召回率,让两者同时达到最高,取得平衡。 precision:精确率,又被称为查准率,是针对预测结果而言的。含义为在被预测为样本实际为样本的概率。 recall:召回率,又被称为查全率,是针对原样本而言的。含义为在实际为样本中被预测为样本的概率。 support:每类标签出现的次数。

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  • 训练模型

    f1-score:F1分数同时考虑精确率召回率,让两者同时达到最高,取得平衡。 precision:精确率,又被称为查准率,是针对预测结果而言的。含义为在被预测为样本实际为样本的概率。 recall:召回率,又被称为查全率,是针对原样本而言的。含义为在实际为样本中被预测为样本的概率。 support:每类标签出现的次数。

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  • 大模型微调训练类问题

    为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本的问题 为什么在微调后的盘古大模型输入训练样本问题,回答完全不同 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好,但实际场景表现很差 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 数据量足够,为什么盘古大模型微调效果仍然不好 数据量质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好

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  • 启动智能任务

    12:图像目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16:图像目标框

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  • 查询样本量或者时域分析任务状态

    查询样本量或者时域分析任务状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的样本量或时域分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型

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  • 产品功能

    数据查询搜索条件,避免因查询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,利用多方数据模型实现样本联合预测。

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