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数据和调优。 因此ModelArts Pro提供版本更新的功能,首次版本为v1,然后v2、v3......以此类推。可以通过调整训练数据和算法,多次训练,获得更好的模型效果。 每修改一次,更新成一个版本,不同的作业版本之间,能快速进行对比,获得对比结果。 前提条件 已在视觉套件控
”,即可进入行业套件的控制台。 例如单击自然语言处理套件卡片的“进入套件”,即可进入自然语言处理套件的控制台。 图1 进入套件 父主题: 如何使用ModelArts Pro
“用户名”为当前需要授权的用户名,保持默认值。 “委托”选择“modelarts_agency”。 勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”。 父主题: 如何使用ModelArts Pro
Management,简称IAM)实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 与对象存储服务的关系 ModelArts Pro使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储使用工作流过程中训练的数据,实现安全、高可靠和低成本的存储
数据和调优。 因此ModelArts Pro提供版本更新的功能,首次版本为v1,然后v2、v3......以此类推。可以通过调整训练数据和算法,多次训练,获得更好的模型效果。 每修改一次,更新成一个版本,不同的作业版本之间,能快速进行对比,获得对比结果。 前提条件 已在自然语言处
车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。ModelArts Pro提供无监督车牌检测工作流,基于高精度的无监督车牌检测算法,无需用户标注数据,大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据,构建无监督车牌检测模型,用于识别不同场景下的车牌。
观察云的外部形状,即云的外形特征、结构特点和云底高度,对预测天气变化有重要的影响。ModelArts Pro提供云状识别工作流,为您提供高精度的云状识别算法,通过云的外部形状预测天气变化。 功能介绍 支持上传多种云状图数据,构建云状的识别模型,用于高精度识别云的外部形状,进而用于气象预测工作。
信息,完成帐号注册。 注册成功后即可自动登录华为云,您需要完成“实名认证”才可以正常使用服务。具体认证方式请参考帐号实名认证。 父主题: 如何使用ModelArts Pro
技术会提升商品优化和运营效率。ModelArts Pro提供零售商品识别工作流,为您提供高精度的商品识别算法,提高零售商品新品上线效率。 功能介绍 自主构建高精度的商品识别算法,帮助提高商品新品上线效率,提升消费者体验。 适用场景 无人超市、蛋糕生鲜识别、自助收银等零售场景。 优势
缺陷。研究钢板表面的缺陷类型对钢板的使用寿命至关重要,ModelArts Pro提供热轧钢板表面缺陷检测工作流,提供高精度钢板表面缺陷识别算法,提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。 功能介绍 支持自主上传热轧钢板表面图片数据,构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型,用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在ModelArts
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选
常用概念 应用开发套件 应用开发套件指ModelArts Pro为企业级AI应用打造的专业开发套件,套件基于华为云的先进算法和快速训练能力,提供预置工作流和模型,通过工作流指引能够快速开发AI应用,解决具体行业场景问题。 ModelArts Pro应用开发套件包括自然语言处理套件
评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选
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评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型,需要反复的调整算法、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如准确率、召回率等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二