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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。

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AI初学者:使用订阅算法构建模型实现花卉识别||https://support.huaweicloud.com/qs-modelarts/modelarts_06_0002.html,ModelArts使用简介||https://support.huaweicloud.com/qs-modelarts/modelarts_06_0006.html,引入MoXing Framework模块||https://support.huaweicloud.com/moxing-devg-modelarts/modelarts_11_0003.html,数据标注简介||https://support.huaweicloud.com/datalabel-modelarts/datalabel-modelarts_0002.html,什么是ModelArts||https://support.huaweicloud.com/productdesc-modelarts/modelarts_01_0001.html

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    灾害 深度学习 数据集 内容精选 换一换
  • 入门与案例

    son-500 已标注的街道场景中的车辆和路人数据,目标检测,500张 前往>> 【数据】红绿灯、斑马线、限速、解限速数据 无人车挑战杯大赛训练 前往>> 【数据】自动驾驶文本分类数据--外卖评论 外卖评论数据,含约4000条正向评论、8000条负向评论 前往>> 【代码】意大利VS英格兰

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  • 资源与学习

    使用ModelArts中开发工具学习Python 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能(深度学习)算法,结合清华大开源语音数据THCHS30

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  • 灾害 深度学习 数据集 相关内容
  • 导入和预处理训练数据集

    # print tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据,该数据包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset

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  • 数据处理简介

    则的数据选择可以进一步提升旧模型精数据增强: 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。 图像生成应用相关深度学习模型,通过对原数据进行学习,训练生成新的数据的方式增加数据量。 图像域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标

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  • 灾害 深度学习 数据集 更多内容
  • 基于CloudIDE、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CloudIDE、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 创建和训练模型 使用模型

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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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  • 数据处理简介

    则的数据选择可以进一步提升旧模型精数据增强: 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。 图像生成应用相关深度学习模型,通过对原数据进行学习,训练生成新的数据的方式增加数据量。 父主题: 数据处理

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  • 创建纵向联邦学习作业

    新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据作为整个作业的数据,其中己方数据只含有特征,另一方的数据必须含有标签。 样本粗筛:当己方数据过大无法导出成文本文件时,可以使用样本粗筛获取合作方的明文id前缀,使用大数据组件筛选出id前缀相符的数据,达到减少数据量的目的。样本粗筛时

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  • 数据处理简介

    则的数据选择可以进一步提升旧模型精数据增强: 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。 图像生成应用相关深度学习模型,通过对原数据进行学习,训练生成新的数据的方式增加数据量。 父主题: 数据处理

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  • “智能基座”产教融合协同育人基地

    本实验以某数据中心MySQL数据库迁移为例,指导用户掌握DRS迁移流程。 本实验以某数据中心MySQL数据库迁移为例,指导用户掌握DRS迁移流程。 立即实验 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能(深度学习)算法,结合清华大开源语音数据THCHS30进行语音识别的实战演练

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  • 上传数据文件

    解压后文件总大小。 解压后文件量。 文件名称是否包含“../”、“~/”或以“/”开头。 其他类型压缩文件,上传时需要用户自行确保压缩文件安全。 操作步骤 以普通用户登录Atlas深度学习组件。 单击“数据管理”,进入数据管理页面。 单击目标数据后的“上传”。 弹出“上传数据文件”窗口。 选择数据文件操作。

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  • 语音语义创新Lab_News_【论文笔记】语音情感识别之手工特征深度学习方法

    点最远的点。如果从所有数据选取计算量很大,因此在每个batch中选取。通过triplet loss学习,使得锚点离负类远,离正类近。triplet loss的好处是类内距离变小,类间距离拉大。配合交叉熵的有监督学习,保留原始标签信息。 (4)通常在一定长内,句子越长情感识别的

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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,提供数据版本管理,特别是深度学习的大数据,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,大大提升训练速。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在

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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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  • 数据扩增

    数据扩增 数据扩增算子概述 数据扩增主要用于训练数据不足或需要仿真的场景,能通过对已标注的数据做变换操作来增加训练图片的量,同时会生成相应的标签。在深度学习领域,增强有重要的意义,能提升模型的泛化能力,增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据,扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。

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  • Serverless DLI与自建Hadoop对比优势

    具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低,包含10年、上千个项目经验固化的调优参。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高,需要了解上百个调优参。 支持数据源 云上:OBS、RDS、DWS、CSS、MongoDB、Redis。 云下:自建数据库、MongoDB、Redis。

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  • 医疗智能体

    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 知识图谱技术 基于高性能图引擎技术的知识图谱技术,支持超高维数据整合、知识提取和推理服务,提供图谱管理、访问及可视化服务。在基因组大数据和医疗大数据的整合分析上有显著的优势 基于高性能图引擎技术的知识图谱技术

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  • 基本概念

    AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据进行特征处理。 在旧版

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  • 产品术语

    界面,创建的数据,相当于数据存放目录。 数据实例(Dataset Instance) 数据的实例,存放在数据目录下面。 数据处理(Data Processing) 对数据进行数据处理。用户可以自己编写代码,对数据进行处理,也可以直接使用模型训练服务预置的算子。 在模型

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  • AI开发基本流程介绍

    等。不同的项目对数据的要求,使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的,有目的性的收、整合相关数据数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上,不能一次性将所有数据都采集全,因此,

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  • 云数据库查询优化AI模型研究

    天才少年招聘 云数据库查询优化AI模型研究 云数据库查询优化AI模型研究 领域方向:云数据库 职位名称: 理统计和机器学习专家 云数据库查询优化AI模型研究 云数据理统计和机器学习专家 挑战课题方向简介 关系型数据库中,优化器为每个SQL语句生成计划,执行计划基于预收数据统计信息,以及估算模型。存在两个问题:1

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  • 产品定位

    产品定位 全流程参考设计是为了更好的呈现基于MindX DL(昇腾深度学习组件)功能组件的深度学习全业务流程,主要参考功能包括数据管理、模型训练、模型管理、推理服务和云边协同等,为行业用户提供全流程参考。用户可以登录昇腾开发者社区获取源码和参考文档。 图1 产品定位 父主题: 产品介绍

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  • 产品术语

    存储等安全技术,保障数据的全生命周期安全。 数据 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 数据实例 数据的实例,有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、值化、标准化、特征离散

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  • 数据增强(数据扩增)

    数据增强(数据扩增) 数据扩增算子概述 数据扩增主要用于训练数据不足或需要仿真的场景,能通过对已标注的数据做变换操作来增加训练图片的量,同时会生成相应的标签。在深度学习领域,增强有重要的意义,能提升模型的泛化能力,增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据,扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。

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  • AI Gallery大赛

    立即报名 计算机视觉入门赛·生活垃圾图像分类 进行中 计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一,本大赛赛题聚焦图像分类这一基本任务,通过构建基于深度学习技术的图像分类模型,实现垃圾图片类别的精准识别。 数据 赛题 Baseline 经验分享 立即报名 爱(AI)美食·美食图片分类

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  • 开发者成长计划

    物联网一站式学习平台 ,涵盖物联网理论基础、嵌入式开发、应用开发、大数据分析,从0开始,快速提升开发技能! AI学习路线 AI一站式学习平台 ,涵盖AI理论基础、编程技术、案例实践。马上开始学习,成为业界专家! 大数据学习路线 大数据一站式学习平台,涵盖Linux基础,MySQL

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  • 系统架构

    。 管理节点:管理集群,负责分发训练、推理任务到各个计算节点执行,完成深度学习组件的数据管理、任务管理、模型管理和日志监控等功能。 计算节点:实际执行训练、推理任务。 存储节点:存储数据、训练输出的模型等数据。 各节点部署的组件如表2所示。 表2 各节点部署的组件 节点 组件 功能描述

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  • 《深度学习:主流框架和编程实战》——1.5 深度学习展望

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  • 深度学习是什么概念?深度学习算法有哪些?

    深度学习是人工智能领域的一个概念,和传统的学习相比,深度学习强调学习深度,揭示内部规律。深度学习是什么概念?深度学习算法有哪些?很多人对此都不理解,下面小编就来给大家详细介绍下吧。 一、深度学习是什么概念?深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最

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  • 数据增强(数据扩增)

    数据增强(数据扩增) 数据扩增算子概述 数据扩增主要用于训练数据不足或需要仿真的场景,能通过对已标注的数据做变换操作来增加训练图片的量,同时会生成相应的标签。在深度学习领域,增强有重要的意义,能提升模型的泛化能力,增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据,扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。

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  • 图引擎服务 GES

    工作。 数据 notebook 电商风控 基于图模型的互联网电商风控,将提供客群管控、羊毛党发现等解决方案,有效帮助客户降低损失。 数据 notebook 教育知识图谱 以高中科为例,展示教育图谱在知识导航、智能组卷等场景中的应用示例。 数据 notebook

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  • 分页查询智能任务列表

    8:图像的饱和与训练数据的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程与训练数据的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰与训练数据的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框量与训练数据的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据的特征分布存在较大偏移。

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  • 超参数优化

    超参优化 在机器学习深度学习中,有两类参,一类需要从数据学习和估计得到,称为模型参(Parameter);另一类需要人为设定,称为超参(Hyperparameter),例如学习率、正则化系等。 超参优化,HPO(Hyperparameter Optimizatio

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  • 保存纵向联邦作业

    _id} 表1 路径参 是否必选 参类型 描述 project_id 是 String 项目ID league_id 是 String 联盟ID job_id 是 String 作业id 请求参 表2 请求Header参 是否必选 参类型 描述 X-Auth-Token

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  • 基本概念

    可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 数据处理 模型训练服务预置了50+数据处理算子,支持用户

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  • 排序策略-离线排序模型

    adagrad:自适应梯算法 对每个不同的参调整不同的学习率,对频繁变化的参以更小的步长进行更新,而稀疏的参以更大的步长进行更新。 学习率:优化算法的参,决定优化器在最优方向上前进步长的参。默认0.001。 初始梯累加和:梯累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow

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  • 模型训练

    压缩技术在特定领域场景下实现精损失<1%。 当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。在计算机视觉中,ImageNet-1k(包含 1000 个类别的图像分类数据,以下简称 ImageNet)是经典、常用的一个数据,如果我们在该数据集上用一块P100 GPU训练一

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  • 获取纵向联邦作业详情

    最大长:512 datasets String 每个可信计算节点的数据名 features String 数据特征列 label String 标签列 epoch Integer lr迭代 最小值:1 job_name String 作业名称 最小长:0 最大长:128

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