华为云11.11 AI&大数据分会场

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    深度学习准确率召回率 更多内容
  • 训练预测分析模型

    根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指标为召回(Recall)、精确(Precision)、准确率(Accuracy)与F1值(F1 Score)。下表为具体说明: 表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall:召回 被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确

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  • 训练声音分类模型

    对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,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。 f1:F1值 F1值是模型精确召回的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0

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  • 训练物体检测模型

    对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,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。 f1:F1值 F1值是模型精确召回的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的A

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  • 训练文本分类模型

    对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,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。 f1:F1值 F1值是模型精确召回的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 训练图像分类模型

    precision 精确 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中,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。 f1 F1值 F1值是模型精确召回的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。

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  • 应用场景

    。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:响应速度小于0.1秒。 注册昵称审核 对网站的用户注册信息进行智能审核,过滤包含广告、反动、色情等内容的用户昵称。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:响应速度小于0

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  • AI开发基本流程介绍

    要对模型进行评估和考察。经常不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如准确率召回、AUC等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练,是基于之前的已有数据(有可能是测试数据),而在得到

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 功能介绍

    持热词定制。 产品优势 高识别 基于深度学习技术,对特定领域场景的语音识别进行优化,识别达到业界领先。 稳定可靠 成功应用于各类场景,基于企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。 支持热词 针对专业词汇,支持上传至热词表,增加专业词汇的识别准确率。 可定制化 针对客户的特定场

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 应用场景

    生成用户的兴趣标签,提供离线、近线、在线三层计算,完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时,智能学习用户行为,构建兴趣模型。 兴趣文章命中高,用户粘性增强,PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入,减低人力成本。 全流程自动化,批/流训练结合,稳定可靠。 图2

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  • 创建纵向联邦学习作业

    评估作业需要选择和训练数据集数据结构相同的两方数据集,以保证评估的正常进行。 模型评估指标包括准确率/AUC/KS/F1/召回/精确,取值范围均在0~1之间。AUC和F1作为综合评估指标,值越大说明训练出的模型越好。 图13 发起评估 父主题: 可信联邦学习作业

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  • 召回策略

    “保留期”:单位(天)。最小值1,最大值15。 召回结果中,仅保留符合 ((当前时间-过滤字段的值)< 保留期)的召回结果。 召回字段 召回字段即在召回时,仅利用选择的召回字段进行召回。 数据结构任务完成后,人工复核中,选中应用于兴趣属性的物品特征(如果物品特征为tags,选中应用于兴趣属性。则在召回字段下拉栏中显

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  • 提交召回作业

    提交召回作业 功能介绍 该接口用于提交召回作业。 URI POST /v1/{project_id}/recall-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 召回策略

    召回策略 召回是指对大量的物品做初选,为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略中内置了多种召回方式,用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有: 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    包含“高级版”功能,以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准有高要求,数据样本大的场景,包括以下功能模块: 包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中,选择“操作”列的“规格修改”。

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  • 执行作业

    参数名 参数描述 XGBoost 学习 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算法中决策树的数量,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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  • 评估模型

    评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值,包括“精准”、“召回”。您可以在上方单击“添加对比版本”,在 “添加对比版本”下拉框选择之前已经训练完成的数据进行对比。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下准确率,即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例,单击各标签,右侧可查看该标签识别错误的图片。

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  • 乳腺癌数据集作业结果

    数对联邦学习模型分类性能的影响;(2)迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响;(3)参与方数据量不同时,本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响(迭代次数固定为20) 训练轮数 1 10 20 测试集准确率 (%) 98

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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