检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
年来，气象数据和深度学习技术的发展使得智能预测极端天气成为可能。通过训练深度学习模型，我们可以建立一个自动化的预测系统，从大量的历史气象数据中学习并预测未来的极端天气事件。这篇文章将通过Python和深度学习框架Keras来介绍如何实现一个简单的智能极端天气预测模型。 一、极端天气事件预测的基本概念
深度学习在油藏预测中的应用 油藏预测的目标是预测油藏中的储量、产能和开发潜力等关键指标。传统的预测方法通常基于物理模型和历史数据，但对于复杂的油藏系统，这些方法往往效果有限。深度学习技术通过利用大量的数据和强大的模型拟合能力，可以更准确地预测油藏的动态行为。 深度学习在油藏预测中的应用主要包括以下几个方面：
一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【用电量预测】基于matlab SVM用电量预测【含Matlab源码 103期】 二、SVM简介 机器学习的一般框架： 训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树、KNN）=>得到结果
在食品行业中，精准的销售预测对于库存管理、生产计划和营销策略的制定至关重要。通过深度学习技术，我们可以有效地预测食品销售情况，提升企业的运营效率，减少库存浪费。本文将详细介绍如何使用Python构建一个智能食品销售预测的深度学习模型，并通过具体代码示例展示其实现过程。 项目概述
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景
预测性维护应用数据和模型来预测设备或资产何时发生故障。这种方法可以通过预测故障，来帮助公司主动解决可能导致代价高昂的停机或中断情况。有三种维护方法：1、被动性被动性维护方法意味着我们仅在部件出现故障时才进行更换。这种方法会导致严重且昂贵的后果，根据我们所谈论的机器类型，它甚至可能
随着全球市场的不断变化，准确预测食品价格成为了农业生产者、供应链管理者和市场分析师的关键任务。深度学习模型通过处理大量历史数据，可以有效地捕捉复杂的市场趋势，提供精确的价格预测。本文将详细介绍如何使用Python构建一个智能食品价格预测的深度学习模型，并通过具体的代码示例展示实现过程。
大家好！在这篇技术博客文章中，我们将探讨如何使用机器学习方法进行地层预测和划分。地层预测和划分是石油工程中重要的任务，它们有助于理解地下油气资源的分布和性质。通过机器学习的应用，我们可以自动化和优化地层预测和划分的过程，提高工作效率和准确性。 在这里，我们将使用Python编程语言和Sciki
使用时序预测算法实现访问流量预测
预测机制 预测的准确性 预测主要是基于用户在华为云上的历史成本和历史用量情况，对未来的成本和用量进行预测。您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量，并根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本进行预算监控的目的。
训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
预测的应用 用户开通预测功能后，可以通过预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量，也可以根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本进行预算监控的目的。 查看预测数据 登录“成本中心”。 选择“成本洞察 > 成本分析”。 单击“新建自定义报告”。 设置周期。 按月查看预测数据
时序预测也会推荐使用深度学习算法，建议选择大规格“8核|32G”，否则模型训练时长会达到1小时。 实例：从下拉框中选择“新建一个环境”。 单击“创建”，等待Jupyterlab环境创建完成，约需要2分钟。
在使用订阅算法时序预测-time_series_v2训练时，超参：window设置为60。训练完成并创建模型后，部署在线服务，进行预测，当预测的数据行数小于window超参值时，日志中有报错信息：ERROR: data is shorter than windows 。
另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 2. 使用AI开发平台ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 3. 使用函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 4.
单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面，在服务部署节点，单击“实例详情”进入“在线服务”界面，在“预测”页签的“预测代码”区域，输入调试代码。
项目实习生 深度学习模型优化 深度学习模型优化 领域方向：人工智能 工作地点： 深圳 深度学习模型优化 人工智能 深圳 项目简介 为AI类应用深度学习模型研发优化技术，包括神经网络结构设计，NAS搜索算法，训练算法优化，AI模型编译优化等。 岗位职责 负责调研深度学习模型优化技术
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。
准备预测分析数据 使用ModelArts自动学习构建预测分析模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域，例如OBS桶区域为“北京四”时，必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域，否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求
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TICS联邦预测进行新数据离线预测
中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景
2024年12月发布的版本，支持分析历史数据中的特征与类别的关系，学习出一种映射规则或函数，然后应用这个规则对未来未知的数据点进行分类。
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
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
