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。

 
 

    深度学习中无监督学习 更多内容
  • 功能介绍

    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 支持多种自动学习能力,通过“

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  • 免费体验自动学习

    在“部署”弹出框,您可以选择“自动学习免费规格(CPU)”或“自动学习免费规格(GPU)”规格,两个规格均为免费规格。计算节点个数只能设置为1。勾选“我已阅读并同意以上内容”,然后单击“确定”启动部署上线任务。 当部署上线任务状态变为“运行”时,表示部署已完成。您可以在“自动学习>部署

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • 应用场景

    实时检测游戏等文本聊天内容可能出现的违规信息,避免辱骂、色情、反动等文本内容,净化网络环境。 场景优势如下: 海量词库:内置海量词库,支持各种匹配规则。 响应速度快:响应速度小于0.1秒。 内容审核 -音频 内容审核-音频有以下应用场景: 在线教育 监测在线教育中有声教学内容,智能审核音频的涉黄、涉暴、辱骂、广告等违规场景。

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  • CREATE MODEL

    数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围:字符串,针对不同算法范围不同,取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节“超参的默认值以及取值范围”表的内容。 示例

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  • 标签传播算法(label

    Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对标签数据进行标注,节点的相似度越大,标签越容易传播。

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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,以及训练的速度和精度。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和。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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  • 可信分布式身份服务 TDIS

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 排序策略

    400,400。 激活函数 神经网络的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程以该概率保留神经元的值。默认0.8。 保存根路径 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

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • IAM 身份中心

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    发送的实体的MIME类型 响应参数 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://100.1.1.1:31000/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 响应示例 状态码 状态码 描述 200 删除联邦学习作业成功 401

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 5G消息 Message over 5G

    ------为例,不要删除 产品介绍 什么是E CS 创建容器应用基本流程 如果title超长,将自动截断并显示省略号,若需鼠标经过时冒泡,请在样式增加 js-title 如果title超长,将自动截断(文字超长时,列表项样式改为:listitem_qFLwPs2_100) 01 快速入门

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  • 方案概述

    动化”。 图1 业务架构 图2 技术架构 架构说明: 基于国蓝中天和华为云联合打造的解决方案,智慧大气治理系统核心自下而上由技术台、数据台、AI台和生态大脑组成,在鲲鹏平台的加持下,结合华为云容器、云原生 数据湖 等组件,进一步强化城市多源大数据存算、生态大脑训练、服务弹性伸缩等能力,实现安全可控。

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  • 计费说明

    务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    处理方法 如果超过最大递归深度,建议您在启动文件增大递归调用深度,具体操作如下: import sys sys.setrecursionlimit(1000000) 父主题: 业务代码问题

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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