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数据标注:对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布:将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 声音分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
数据标注:对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布:将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 物体检测:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。
数据标注:对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布:将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 文本分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。
数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项
登录OBS控制台,进入自己创建的OBS桶中,删除存储在OBS中的数据。操作完成后,OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业: 登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线
登录OBS控制台,进入自己创建的OBS桶中,删除存储在OBS中的数据。操作完成后,OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业: 登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服
分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片,用合适的框标注物体作为训练集,进
如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候,会先执行“50steps” 4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm
机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律,并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果,用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景,ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 M
止正在计费的项目。自动学习、Workflow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下: 自动学习:停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Workflow:停止因运行Workflow作业而创建的训练作业和
Graph,DAG)的开发。一个DAG是由节点和节点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点,节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供的样例 Mod
下线区域:华为云全部Region 下线影响 正式下线后,所有用户将无法使用自动学习模块创建项目,但仍可在Workflow模块查看、使用历史创建的自动学习作业。 如您有任何问题,可随时通过工单或者服务热线(+86-4000-955-988或+86-950808)与我们联系。 父主题: 下线公告
设置为允许远程接入访问这个Notebook的IP地址(例如本地PC的IP地址或者访问机器的外网IP地址,最多配置5个,用英文逗号隔开),不设置则表示无接入IP地址限制。 如果用户使用的访问机器和ModelArts服务的网络有隔离,则访问机器的外网地址需要在主流搜索引擎中搜索“IP地
什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询
被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值
偏差减少为0.0003,Loss结果对齐。 需要注意训练引入随机性的目的是为了增加结果的鲁棒性,理论上不会对训练模型的收敛与否造成影响。 此处做随机性固定主要的目的是为了训练结果可完全复现,从而实现NPU和标杆的精度对齐。 父主题: 精度对齐
存储资源费用:数据存储到对象存储OBS的费用。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。 具体费用可参见ModelArts价格详情。 按需计费 规格单价 * 计算节点个数 * 使用时长 专属资源池 专属资源池的费用已在购买时支付,运行
增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要,尤其是具有强表达能力的特征,可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点,质量才是,总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征,还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中:学
针对不同目标群体,ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手,推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习,系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者,通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择,并且您可以自定义训练所需的参数。 父主题: 功能咨询