-
训练模型 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
-
如何提升模型训练效果? - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
-
工作流介绍 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
支持自主上传多语种文本数据,构建高精度文本分类预测模型,此工作流支持文本分类的语种包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语,支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 针对场景领域提供预训练模型,分类准确率高。 提供完善的文本处理能力,支
-
工作流介绍 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
支持自主上传文本数据,构建高精度文本分类预测模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。此工作流仅支持对中文进行文本分类,且支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 针对场景领域提供预训练模型,分类准确率高。 提供完善的文本处理能力,支
-
训练模型 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
-
训练模型 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
-
准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签,即希望识别出文本的一种结果。例如分类用户对商品的评论,则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为用户对某商品评论的分类标签,可以设计为“positive”和“negative”两类标签,也可以设计为
-
使用HiLens套件开发可训练技能时,模型训练报错“数据集发布失败”怎么办? - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
-
准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签,即希望识别出文本的一种结果。例如分类用户对商品的评论,则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为用户对某商品评论的分类标签,可以设计为“positive”和“negative”两类标签,也可以设计为
-
标注数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
“新增标签”页中,添加标签名称,选择标签颜色,单击“确定”完成标签的新增。 图3 添加标签(1) 在“已标注”页签添加:在右侧单击页面中全部标签加号,然后在弹出的“新增标签”页中,添加标签名称,选择标签颜色,单击“确定”完成标签的新增。 图4 添加标签(2) 图5 新增标签 查看已标注文本
-
训练模型 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
-
训练模型 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
-
训练模型 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
-
训练模型 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
-
训练模型 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
-
训练模型 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
-
更新应用版本 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
-
准备数据 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
针对已标注数据,通用图像分类工作流仅支持一张图片识别单个标签,支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里,并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时,则以最后一层目录为标签名。 示例如下所示,其中“snow”和“rainy”分别为标签名。 dataset-import-example
-
更新应用版本 - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
在新版本的应用开发页面,您可以基于上一版本的工作流配置,更新工作流开发的各个步骤,重新部署服务。 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。
-
自然语言处理套件(使用文本分类工作流开发应用) - 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型预测该样本是否预测正确。 例如搜索框内输入标签“1”,下方会显示正确标签为“1”的样本中,预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“1”的样本信息,包括样本的正确标签和预测标签。 图10 详细评估 单击右下角的“发布部署”。