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    基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái) 通過(guò)應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法,幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái),快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時(shí)空/車(chē)輛/資產(chǎn)/設(shè)備
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    基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器:ModelArts模型評(píng)估診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類(lèi)型模型的評(píng)估任務(wù),提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí),會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估,獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度,并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時(shí)間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng),數(shù)據(jù)規(guī)模
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    。比如,KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一表示,它將文本通過(guò)LLM轉(zhuǎn)成embedding表示,然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語(yǔ)言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來(lái),一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo),最后得到一個(gè)能聯(lián)合表示文本語(yǔ)料和圖譜的模型。示意圖如下: 小結(jié) 上述方法都在
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    智能建模”,進(jìn)入智能建模的可用模型頁(yè)面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型,進(jìn)入新建告警模型頁(yè)面。 6、在新增告警模型頁(yè)面中,配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說(shuō)明: 參數(shù)名稱 參數(shù)說(shuō)明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴(yán)重程度 設(shè)
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    ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能,在無(wú)需算法工程師介入的情況下,即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu),在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod
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