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散特征编码。 图1 数据集样例 数据预处理通常被用于评估和预测场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 存在未参与其他预处理作业的结构化数据集，且在创建数据集时已定义字段的分布
导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import
预处理 预处理模块简介 构造图像预处理器 改变图片尺寸 裁剪图片 转换图片颜色格式
开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括
数据预处理 创建数据预处理作业 开发数据预处理作业 父主题： 管理数据
异常值。 通过可视化方法，数据可视化或者使用箱线图进行异常值的排查。 结合数据自身特征，进行异常数据的筛选。 对于异常值，视情况进行删除、替换、保留等操作，兼顾模型的收敛与鲁棒性。 优化举例： 某数据集中，盐度（S）变量在下载过程中存在数据块缺失与数据块偏移的问题，如图1、图2，
数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架
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
准备数据 数据集版本发布失败 数据集版本不合格 父主题： 自动学习
提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于
后就可以将.xlsx格式数据集转换为.csv格式。 表格数据集对训练数据的要求： 训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。 训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。 如果某一列的取值只有
Standard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
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
名称：自行创建项目名称。 描述：自行描述项目详情，例如口罩检测。 数据集：单击右侧的创建数据集，先使用步骤二中的数据创建一个数据集，并完成数据标注。具体参考创建数据集和标注数据。 输出路径：设置数据集标注完成后在OBS中的存放位置，不能与输入数据放在同一目录下。 训练规格：根据您的实际需要选择对应的训练规格。
IA GPU进行计算，尤其是在深度学习、大规模数据处理和高性能计算任务中，能够显著提升计算效率。 优化设计：容器镜像针对特定的任务（如深度学习框架、AI 任务等）进行优化，保证了性能和兼容性。 多种深度学习框架：NVIDIA提供了多个常用的深度学习框架的容器镜像，包括Tensor
数据质量 质量作业和对账作业有什么区别？ 如何确认质量作业或对账作业已经阻塞？ 如何手工重启阻塞的质量作业或对账作业？ 怎样查看质量规则模板关联的作业？ 用户在执行质量作业时提示无MRS权限怎么办？
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
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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