- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練集驗(yàn)證集測(cè)試集分配 內(nèi)容精選 換一換
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消除故障。關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI),反應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)性能和質(zhì)量。對(duì)KPI進(jìn)行檢測(cè),能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量劣化風(fēng)險(xiǎn)。本賽題數(shù)據(jù)中提供某運(yùn)營(yíng)商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù),采樣間隔為1小時(shí)。參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)集),訓(xùn)練模型并檢測(cè)后續(xù)17天內(nèi)各KPI(測(cè)試數(shù)據(jù)集)中的異常。 【賽事階段】來(lái)自:百科本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓來(lái)自:專題
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規(guī)則集可以應(yīng)用在不同的范圍上,比如:公司最小規(guī)則集可以在全公司范圍內(nèi)使用,產(chǎn)品線規(guī)則集則可以在最小規(guī)則集的基礎(chǔ)上再額外加些產(chǎn)品線特有的規(guī)則進(jìn)去,構(gòu)建一個(gè)范圍更大的產(chǎn)品線級(jí)規(guī)則集。 規(guī)則集也可以在不同的階段使用。比如針對(duì)本地IDE編碼階段,可以構(gòu)建一個(gè)IDE插件檢查規(guī)則集在本地實(shí)時(shí)進(jìn)行檢查。在提交增量代碼階段,使用來(lái)自:百科智能標(biāo)注:智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測(cè)”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注:ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能,可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì),針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能來(lái)自:專題
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、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自:百科性、復(fù)雜類等問(wèn)題,提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗(yàn),使能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)入湖治理 將網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的原始數(shù)據(jù)加工為數(shù)據(jù)集/訓(xùn)練集,提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù),幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)治理 高效,數(shù)據(jù)易理解使用來(lái)自:百科段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。 一鍵智能標(biāo)注,怎么用? 在ModelArts管理控制臺(tái),選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)集”。 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集類型需選擇“圖像分類”或“物體檢測(cè)”類型。 單擊數(shù)據(jù)集名稱,進(jìn)入數(shù)據(jù)集概覽頁(yè)。然后,單來(lái)自:百科測(cè)”,使用上一步中的 OBS 路徑作為“數(shù)據(jù)集輸入位置”,“數(shù)據(jù)集輸出位置”指定為一個(gè)空目錄。 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成后,當(dāng)數(shù)據(jù)集詳情中顯示500張圖片已標(biāo)注后,執(zhí)行發(fā)布數(shù)據(jù)集的操作。注意一點(diǎn),需開啟數(shù)據(jù)切分功能,并將訓(xùn)練集比例設(shè)置為“0.8”。 4、訂閱預(yù)置算法。 在AI Gallery中來(lái)自:專題理體系,幫助客戶降低數(shù)據(jù)成本,加快產(chǎn)品迭代速度,迎合大數(shù)據(jù)時(shí)代趨勢(shì),成就AI精彩未來(lái)。產(chǎn)品說(shuō)明: AI數(shù)據(jù)集標(biāo)注是一款專為人工智能設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)集標(biāo)注軟件。軟件可以自動(dòng)導(dǎo)入數(shù)據(jù)集,對(duì)文本、圖片、視頻和音頻等進(jìn)行標(biāo)注。 包括圖像分類,矩形框,多邊形,曲線定位,3D定位,文本分類,文本實(shí)體標(biāo)注,視頻跟蹤等功能。來(lái)自:其他ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來(lái)自:專題做結(jié)果檢驗(yàn),只有條件匹配后才認(rèn)為是正常響應(yīng)。 測(cè)試任務(wù)模型自定義,支持復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試 通過(guò)多種事務(wù)元素與測(cè)試任務(wù)階段的靈活組合,可以幫助用戶測(cè)試在多操作場(chǎng)景并發(fā)下的應(yīng)用性能表現(xiàn)。 事務(wù)可以被多個(gè)測(cè)試任務(wù)復(fù)用,針對(duì)每個(gè)事務(wù)可以定義多個(gè)測(cè)試階段,并對(duì)每個(gè)階段分別定義持續(xù)時(shí)間和并發(fā)用戶數(shù)來(lái)自:專題
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