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。

 
 

    用深度学习进行预测 更多内容
  • 场景描述

    业务诉求。 根据前一篇文章,企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题: 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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  • 分页查询智能任务列表

    是否启用样本收集。可选值如下: true:启用样本收集(默认值) false:不启用样本收集 confidence_scope String 关键样本置信度范围,中划线隔开最小值和最大值。比如:“0.10-0.90”。 description String 任务描述。 engine_name String

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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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  • 创建联邦预测作业

    创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮,进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型,点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题: 使用TI CS 联邦预测进行新数据离线预测

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  • 新建预测外呼任务

    并根据后续的外呼效果再一次进行调整。 图3 任务策略配置界面 表1 任务策略 算法分类 外呼策略属性 说明 经验预测 呼出速度 用于表达呼出快慢的预测因子阈值,系统根据经验模型计算。 建议针对不同的项目类型以及拨测结果,预测阈值根据不同的平均通话时长进行配置,100秒以下的项目建

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  • 创建批量预测作业

    据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面,选择批量预测的Tab页,单击创建。

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  • 删除实时预测作业

    删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页,查找待删除的作业,单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态,需要单击“停止部署”后,方可删除。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。

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  • 关联预测算法(link

    关联预测算法(link_prediction) 功能介绍 根据输入参数,执行link_prediction算法。 关联预测算法(link_prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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  • Windows主机进行深度采集后磁盘信息为空或磁盘信息错误

    Windows主机进行深度采集后磁盘信息为空或磁盘信息错误 问题描述 在对Windows主机进行主机深度采集后,查看磁盘信息为空或磁盘信息显示乱码。 问题分析 出现该问题可能是因为该Windows主机的区域设置和显示语言不一致,从而导致采集磁盘信息失败。 解决方法 您可以按照以下步骤进行排查和解决:

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  • 纵向联邦建模场景

    纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题: 使用场景

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  • HCIA-AI

    本文主要对HCIA-AI考试大纲进行介绍: 考试 考试代码 考试类型 试卷题型 考试时长 通过分数/总分 考试费用 HCIA-AI H13-311 笔试 单选、多选、判断 90 min 600/1000 200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、华为昇

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  • GBDT PMML模型预测

    GBDT PMML模型预测 概述 读取由scikit-learn等平台生产的GBDT的PMML模型文件,并对新的数据进行预测。当前只支持GBDT的分类模型。预测的结果包含预测的类别及其概率,以及一个包含各个类别,及其概率的详细信息字段。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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  • 创建实时预测作业

    实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行,目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理

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  • 模型训练

    创建图像分类自动学习项目并完成图片标注,训练按钮显示灰色,无法开始训练? 自动学习项目中,如何进行增量训练? 自动学习训练后的模型是否可以下载? 自动学习为什么训练失败? 自动学习模型训练图片异常? 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少

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  • 最新动态

    计算节点管理 2021年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联邦预测 新增支持联邦预测作业。联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 公测 联邦预测作业 2 联邦分析新增union all语法 安全多方计算MPC扩展语法支持union

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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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  • 随机森林回归

    “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是随机的方式建立一个森林模型,森林由很多的决策树组成,每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时,该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程,平方误差最小准则,进行特征选择,生成二叉树。平方误差计算公式如下:

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  • ML Studio简介

    数、查看和修改预置算子源码,通过在算链中对预置算子进行参数调整和代码调整构建独特的业务场景需要的AI算法。 图2 丰富的预置算子 亮点特性3:提供高度开放的自定义算子开发环境 MLS提供了高度开放的自定义算子开发环境,开发者可以自己习惯的方式编写MLS算子并拖拽至画布,构建算链

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  • 随机森林分类

    “随机决策森林分类”节点用于产生二分类或多分类模型。随机决策森林是随机的方式建立一个森林模型,森林由很多的决策树组成,每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时,森林中的每一棵决策树分别进行判断,哪一类被选择最多,就预测这个样本属于那一类。 随机决策森林分类中的决策树算法通过基尼不纯度(Gini

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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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  • 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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