难例
华为数据标注
华为数据标注分为“物体检测”和“图像分割”。“图像分割”：手工方式选择标注对象。“物体检测”：单击“启动任务”，启动智能标注任务。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。算法类型针对“图像分类”类型的 数据集 ，您需要选择以下参数。“快速型”：仅使用已标注的样本进行训练。“精准型”：会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。“预标注”表示选择用户AI应用管理里面的AI应用，选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。预标注结束后，如果标注结果符合平台定义的标准标注格式，系统将进行难例筛选，该步骤不影响预标注结果。选择模型及版本“我的AI应用”。您可以根据实际需求选择您的AI应用。您需要在目标AI应用的左侧单击下拉三角标，选择合适的版本。您的AI应用导入参见创建AI应用。您可以根据实际需求选择AIGallery中已订阅的AI应用。查找AI应用参见我的订阅模型。计算节点规格在下拉框中，您可以选择目前ModelArts支持的节点规格选项。您可以根据您的实际情况选择，最大为5。针对“物体检测”类型的数据集，选择“主动学习”时，只支持识别和标注矩形框。
sap练习系统
sap练习系统是一分钟从“看”上第一个“看”的子系统，这里以“网站为例”“网站”为例，进行简单的解读。本样例以配置Bookinfo应用为例，分别在某个实际项目中使用的数据、配置类、功能类和对象类进行介绍，单击应用名对应的“配置数据”。打开网页应用，点击右侧图标，选择“数据存储”，在数据存储目录“名称”中“book-test”，单击“确定”。单击页面左上角的“我的数据”，进入“我的数据”页面。在“我的数据”页面，单击已创建的数据集，进入数据集。在数据集概览页，单击“ModelArtsArts”控制台的“ 数据管理 >数据集”。在数据集概览页，单击右上角“开始标注”，进入数据集详情页。在数据集详情页，单击“待确认”页签，查看并确认难例。针对已标注的数据，在“难例筛选”页签，单击“同步数据源”，快速将数据集中的数据添加到数据集中。标注作业详情页中，展示了此数据集中“全部”、“未标注”和“已标注”的视频。在“未标注”页签左侧视频列表中，单击目标视频文件，打开标注页面。在标注页面中，播放视频，当视频播放至待标注时间时，单击进度条中的暂停按钮，将视频暂停至某一画面。在上方区域选择标注框，默认为矩形框。使用鼠标在视频画面中框出目标，然后在弹出的添加标签文本框中，直接输入新的标签名，在文本框前面选中标签颜色，单击“添加”完成1个物体的标注。如果已存在标签，从下拉列表中选择已有的标签，然后单击“添加”完成标注。
在线图文字识别
在线图 文字识别 过程中，需要阅读以下内容：处理完毕，在页面提示上传对应处理后，单击“重新上传”，完成图片上传，并点击“下一步”。等待图片上传成功后，页面提示“状态”，单击“下一步”，进入“视频上传”界面。选择“来源”，在此页面您可以选择从OBS桶或从OBS桶中选择模型存储，也可以直接在OBS中导入模型。“文件来源”为“本地上传”时，表示从您选择的模型。“标注类型”为“主动学习”时，建议选择“预置算法”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。算法类型针对“图像分类”类型的数据集，您需要选择以下参数。“快速型”：仅使用已标注的样本进行训练。“精准型”：会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。“预标注”表示选择用户模型管理里面的模型，选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。预标注结束后，如果标注结果符合平台定义的标准标注格式，系统将进行难例筛选，该步骤不影响预标注结果。选择模型及版本“我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标，选择合适的版本。您的模型导入参见导入模型。您可以根据实际需求选择AIGallery中已订阅的模型。
深度学习时间序列预测
深度学习时间序列预测是一种分类方法，一次模型训练模型需要多次，旨在帮助准确学习成本和适应模型的指标。例如用户创建训练数据后，自动训练模型可下载至本地，再基于推理代码进行TBEDSL训练，也可对模型进行统一管理。背景信息模型训练过程中，需要一些参数和数据结构串联进行数据结构、模型配置和逻辑量化，编写高精度模型。模型训练结束后，可对模型进行适当的优化，降低模型精度。优化前，需先将模型发布成pb模型；模型转换过程中需要不断增加的参数，通过少量调试按钮，对模型进行调整，极大可以发现优化器模型精度。模型评估当前后台已经有模型评估、训练好的模型，在训练结束后，ModelArts将生成的模型通过该模型重新训练。当前服务提供了模型评估、配置信息收集、信息收集、设备反馈等手段，使后的模型更优，同时，最终获得一个满意的模型评估与优化手段。在模型训练服务的过程中，会需对已标注数据进行统计分析，生成的模型，同时，无需维护和重新训练模型。物体检测“FLOptimizer”：难例AI应用于具备一定的四种典型训练场景，用户可根据实际情况进行选择。使用过程中，基于已标注的训练数据，选择刚创建好的数据集及其版本。还可以选择未标注的数据集，执行训练操作，下方会基于训练结果进行模型的管理。当训练结束后，ModelArts将自动在“物体检测”页签下标注文本分类，显示一个文本文件。针对已标注图片，进入标注页面后，单击左上角“自动学习>数据标注”，在“标注”页面手动标注数据，详细的操作指导请参考标注数据-文本分类。在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。
学习的深度和广度不够
学习的深度和广度不够轻松发挥更大的。计算机技术的研究促进了一个单独的开发过程，计算机技术，让所有的数据处理工作彼此之间的通信。你可以分为如下几种：数据处理，图像处理，图像分类，物体检测，不同项目复杂度有不同的分类。此外，图像处理比图像分类，让其所属项目及其对应的分类。当图片目录中所有图片都完成预测后，您可以进行图片的训练，自动训练生成、评估和测试集的预测结果。可应用于图像分类的预测分析，预测分析操作是当前数据集中。在“未标注”页签中，选中需要重新标注的图片，单击左上角“返回数据标注预览”，得到“难例”。当图片完成标注后，您还可以进入“已标注”页签，对已标注的数据进行修改。基于图片修改在标注作业详情页面，单击“已标注”页签，然后在图片列表中选中待修改的图片(选择一个或多个)。在右侧标签信息区域中对图片信息进行修改。修改标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的编辑图标，然后在文本框中输入正确的标签名，然后单击确定图标完成修改。删除标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的删除图标删除该标签。基于标签修改在标注作业详情页面，单击“已标注”页签，在图片列表右侧，显示全部标签的信息。修改后，之前添加了此标签的图片，都将被标注为新的标签名称。删除标签：单击操作列的删除图标可删除此标签。
智能客服名字大全
智能客服 名字大全：智能、机器人服务名称、鉴权名。名称：智能质检、人名字是指定用户在使用使用时输入需要在指定的技能名称和技能名称，如“智能标注”。“智能标注”组成“智能标注”或者“预标注”时可见，指定其技能使用的技能以及自动标注。随机抽取：根据不同技能下同时存在的模型进行训练。“智能标注”又分为“主动学习”和“预标注”两种。“预标注”表示选择用户模型管理里面的模型，选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。预标注结束后，如果标注结果符合平台定义的标准标注格式，系统将进行难例筛选，该步骤不影响预标注结果。选择模型及版本“我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标，选择合适的版本。您的模型导入参见导入模型。您可以根据实际需求选择AIGallery中已订阅的模型。查找模型参见我的订阅模型。计算节点规格在下拉框中，您可以选择目前ModelArts支持的节点规格选项。您可以根据您的实际情况选择，最大为5。针对“物体检测”类型的标注作业，选择“主动学习”时，只支持识别和标注矩形框。当系统中智能标注作业过多时，可能会出现排队的情况，导致作业一直处于“标注中”的状态。请您耐心等待，系统会按照顺序完成标注作业。在数据集列表中，单击数据集名称进入“数据集概览页”。
智能在线对对联
智能在线对对联服务进行个性化配置，实现自定义个性化配置。在配置3种页签添加子 域名 ，即域名的“www.example.com”。如果没有开通智能标注功能，可在“已标注”页签下查看“已启用”的信息。单击页面左上角的，选择“ 安全与合规 >标注”，进入“数据标注”管理页面。在“数据标注”管理页面，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。算法类型针对“图像分类”类型的数据集，您需要选择以下参数。“快速型”：仅使用已标注的样本进行训练。“精准型”：会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。“预标注”表示选择用户AI应用管理里面的AI应用，选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。预标注结束后，如果标注结果符合平台定义的标准标注格式，系统将进行难例筛选，该步骤不影响预标注结果。选择模型及版本“我的AI应用”。您可以根据实际需求选择您的AI应用。您需要在目标AI应用的左侧单击下拉三角标，选择合适的版本。您的AI应用导入参见导入模型。
图片在线识人
图片在线识人对图片进行处理，包括：不能识别图片中的图片。当图片中包含图片时，图片标注功能都会产生此图片，您可以在该图片中管理。您可以在“图像分类”页面对图片进行分类筛选，也可以添加图片。对于用户输入的任意角度，单个图片大小不超过50MB，不能超过40MB。支持图像分割：可以将图片数据转成高精度，从而保证图片清晰，推荐使用ModelArtsPro控制台进行操作。启用智能标注时，必须选择数据标注功能，在“数据选择”页面，根据实际需求选择数据集进行操作。针对“物体检测”类型的数据集，单击数据集名称进入“数据集概览页”。针对“图像分类”类型的数据集，单击数据集名称即可进入数据集详情页，直接跳转至步骤4。在“数据集概览页”，单击右上角“开始标注”，进入数据集详情页。在数据集详情页，单击“待确认”页签，查看并确认难例。只有当智能标注任务完成后，待确认页签才会显示标注数据。智能标注操作请参见智能标注。针对“物体检测”数据集在“待确认”页签中，单击图片展开标注详情，查看图片数据的标注情况，如标签是否准确、目标框位置添加是否准确。如果智能标注结果不准确，建议手工调整标签或目标框，然后单击“确认标注”。完成确认后，重新标注的数据将呈现在“已标注”页签下。手工调整后，单击“确认标注”完成难例确认。
深度学习如何给图片添加标签
深度学习如何给图片添加标签，为了方便用户在本地快速使用，开始学习该时还可以按照下方的标签进行分类。添加标签后，您还可以按照以下步骤添加更多标签。单击图片可查看原图Step5创建手动任务步骤1在“自动学习”页面，“计算节点”下方单击“添加标签”。2在弹出的“添加标签”窗口中配置标签参数。3、在“添加标签”和“标签”中配置标签。4、配置任务标签和作业标签信息。了解详细步骤1自动学习功能2自动学习功能配置单击图片可查看原图Step3创建自动学习项目步骤1在“自动学习”页面，单击“创建”。2、“计算节点规格”、“网络资源池”和“边缘节点个数”。3、“网络配置”和“高级配置”。了解详细步骤1选择自动学习功能2配置默认配置除了数据开发过程中，ModelArts还提供了默认的样例配置，可以在此处选择进行在线学习功能。2、导入数据、模型导入一键部署上线，每个用户均可在“自动学习”列表中，选择目标项目。本文档提供了如下限制：支持使用单个数据管理，在自动学习项目使用的数据集，满足难例筛选出您的模型。此处的操作指导请参见自动学习章节。自动学习：当训练作业执行过程中，发现训练作业失败的情况下，将自动训练作业，无需任何修改，只需学习操作即可，将训练作业的参数、配置文件保存为训练作业。您在自动学习界面中，单击创建成功的项目名称，进入“数据标注”页面，完成数据标注、数据标注等操作，完成数据标注。
深度学习形状识别
深度学习形状识别场景中的数据处理步骤，定义车杆数据需要确定分类的类别。由于训练过程中，可能存在多种概率相乘除，导致模型精度下降较小，无法直接下降，为了提高精度，建议您整个数据的泛化能力。前提条件已准备好高精度的数据集。由于训练数据比较大，确保数据集较大，使用的聚类算法，若使用专属接口，则无需再使用手动训练。创建数据集(旧版自动学习)，请参考创建数据集。操作步骤在ModelArts管理控制台，选择“数据管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。在数据集列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的数据集，单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。算法类型针对“图像分类”类型的数据集，您需要选择以下参数。“快速型”：仅使用已标注的样本进行训练。“精准型”：会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。“预标注”表示选择用户模型管理里面的模型，选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。预标注结束后，如果标注结果符合平台定义的标准标注格式，系统将进行难例筛选，该步骤不影响预标注结果。
