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。

 
 

    小组pk促进深度学习 更多内容
  • 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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  • 运营活动

    运营活动 PKPK 赛是利用竞争激励的方式让学员主动参与学习,以竞赛的形式来促进学员练习、学习。 运营-运营活动-PK赛-【新建】 图1 新建PK赛 图2 基本信息 图3 PK赛内容 图4 设置 抽奖管理 管理员在后台上新建抽奖规则,通过分享链接/二维码的方式让学员参与抽奖活

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  • 方案概述

    依托智慧教室的建设,为学校构建下一代数字学习环境,促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成,用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求,满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统,升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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  • 业务报表

    操作路径:报表-业务报表-数据概览 图1 数据概览 PK赛报表 PK赛报表是用来展示每个学员进行PK赛个人明细的入口。单击任一学员右侧的详情,可以查看该学员参加所有PK赛的明细数据。 操作路径:报表-业务报表-PK赛报表 图2 PK赛报表 实操报表 实操报表主要展示学员实操作业的相

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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

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 分页查询小组(API接口:findPagedGroupByNameAndParentId)

    data出参: 参数 类型 描述 personGroupId Long 小组Id description String 描述 personGroupName String 小组名称 personGroupType String 小组类型 operationQualModels List<Map<String

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  • 新增小组(API名称:personGroup/addGroup)

    led) msg String 新增小组失败时返回的失败信息 data Object 新增小组的id failed boolean 新增小组是否失败(true/false) success boolean 新增小组是否成功(true/false) 请求示例 { "personGroupName":

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  • 批量删除小组(API名称:batchDeleteGroupByPersonGroupId)

    批量删除小组(API名称:batchDeleteGroupByPersonGroupId) 功能介绍 用于批量删除小组 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token,再调用其他接口时,需要在请求消息头中添加“Authorization”,其值即为Token。

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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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  • 更新小组(API名称:personGroup/updateGroup)

    更新小是否成功(success/failed) msg String 更新小组失败时返回的失败信息 data Object Null failed boolean 更新小组是否失败(true/false) success boolean 更新小组是否成功(true/false) 请求示例 {

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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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  • 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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  • 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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  • 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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