稀疏数据深度学习_深度学习模型预测-华为云

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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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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排序策略

深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，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。表4 深度网络因子分解机参数说明参数名称说明计算节点信息用户可使用的计算资源种类

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应用场景

均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。场景优势能够精确匹配电商运营规则。最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。

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排序策略-离线排序模型

一次训练所选取的样本数。训练数据集切分数量将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。表2 深度网络因子分解机参数说明

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提交排序任务API

知因子分解机。深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型概要准备工作导入和预处理训练数据集创建和训练模型使用模型

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迁移学习

迁移学习如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。进行特征迁移前，请先完成如下操作：将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。创建迁移数据J

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学习项目

别二维码进行学习操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享图21 分享1 图22 分享2 数据监控通过查看学员培训进度，监控学员学习状态操作路径：培训-学习-学习项目-数据图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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学习任务

学习任务管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。入口展示图1 入口展示创建学习任务操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】图2 新建学习任务基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填图3

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学习目标

学习目标掌握座席侧的前端页面开发设计。父主题：开发指南

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学习空间

学习空间我的课堂 MOOC课程我的考试

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ModelArts与DLS服务的区别？

ModelArts与DLS服务的区别？深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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自动学习

自动学习准备数据模型训练部署上线模型发布

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NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

NPU Snt9B 裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 场景描述昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。本文使用ModelArts上的NPU

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数据处理简介

数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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确认学习结果

确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习

自动学习使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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自动学习

自动学习功能咨询准备数据创建项目数据标注模型训练部署上线

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自动学习

。自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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功能介绍

ModelArts特色功能如下所示：数据治理支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，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。

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