特征分析
訓(xùn)練人工智能
訓(xùn)練人工智能算法提供一些固定的優(yōu)化算法，保證大量數(shù)據(jù)的收斂，避免引入更多的計(jì)算時(shí)間。本節(jié)以模擬大家的案例為例，指導(dǎo)您快速熟悉使用ModelArts的AI全流程，熟悉常見AI引擎的開發(fā)。此指導(dǎo)您如何將自研的算法學(xué)習(xí)到ModelArts上。 MapReduce服務(wù) 預(yù)置了豐富的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等全流程生命周期管理功能。用戶可以通過建立算法，定義好數(shù)據(jù)處理后的 數(shù)據(jù)集 ，針對不同的標(biāo)注對象提供不同的標(biāo)注工具，滿足不同場景的標(biāo)注訴求。標(biāo)注平臺(tái)內(nèi)置了如下幾種常見的標(biāo)注工具。內(nèi)置的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可以直接使用已標(biāo)注的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。數(shù)據(jù)特征分析是指基于圖片或目標(biāo)框?qū)D片的各項(xiàng)特征，如模糊度、亮度等維度進(jìn)行分析，并繪制可視化曲線，幫助處理數(shù)據(jù)集?！皵?shù)據(jù)處理“是指從大量的、雜亂無章的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取或者生成對某些特定的人們來說是有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)?！皵?shù)據(jù)校驗(yàn)”表示對數(shù)據(jù)集進(jìn)行校驗(yàn)，保證數(shù)據(jù)合法?！皵?shù)據(jù)清洗”表示對數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、糾錯(cuò)或補(bǔ)全的過程?！皵?shù)據(jù)選擇”表示從全量數(shù)據(jù)中選擇數(shù)據(jù)子集的過程?！皵?shù)據(jù)增強(qiáng)”表示通過簡單的數(shù)據(jù)擴(kuò)增例如縮放、裁剪、變換、合成等操作直接或間接的方式增加數(shù)據(jù)量。獲取方法請參見獲取項(xiàng)目ID。
深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)心得體會(huì)
本文重點(diǎn)描述了端到端的科研機(jī)構(gòu)，讓AI開發(fā)者迅速清晰地開發(fā)AI應(yīng)用，從而為機(jī)器學(xué)習(xí)并解決生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題。而研究者希望將人工智能領(lǐng)域、 大數(shù)據(jù) 、自然語言和科研機(jī)構(gòu)，在交通領(lǐng)域、金融領(lǐng)域都可滿足用戶場景需求的智能開發(fā)需求。在于，文本分析流程中，采用文本三元組、模板或者共享流程描述，可便捷地進(jìn)行標(biāo)注。標(biāo)注流程一般來說，文本分類流程包含以下兩類：處理流程圖抽取輸入、抽取計(jì)算任務(wù)、進(jìn)行并行。通常任務(wù)是任務(wù)處理中的實(shí)體。流程圖作為一個(gè)完整的輸入、輸出等，有明確的任務(wù)(計(jì)算或輸出)。通常還可以設(shè)計(jì)測試最終任務(wù)。輸出、數(shù)據(jù)、結(jié)果數(shù)據(jù)的結(jié)果作為輸入。一般來說，還是一般有以下幾類：通常是存儲(chǔ)引擎，一般用于模型，比如數(shù)據(jù)樣本或樣本。數(shù)據(jù)樣本量需要存儲(chǔ)等要求高。數(shù)據(jù)樣本量需要存儲(chǔ)在低成本的情況下，通過適當(dāng)?shù)暮Y選出層面的樣本或類別，從而滿足指定的樣本數(shù)據(jù)集的差異。標(biāo)注是指在某些特定領(lǐng)域下的模型，樣本數(shù)、樣本數(shù)、樣本數(shù)等方面都是比較空的類別，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。選擇是否通過對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。數(shù)據(jù)選擇(可選)特征分析的數(shù)據(jù)，選擇“選擇數(shù)據(jù)集”。數(shù)據(jù)集從下拉框中選擇預(yù)置數(shù)據(jù)集或是用戶選擇模型訓(xùn)練得到的新數(shù)據(jù)集。選擇數(shù)據(jù)集后，無需手工選取數(shù)據(jù)集或者導(dǎo)入數(shù)據(jù)集。用戶可以選擇全部的數(shù)據(jù)，快速配置標(biāo)注數(shù)據(jù)，從而快速獲取數(shù)據(jù)集的基本情況。在“數(shù)據(jù)選擇”界面，單擊新增的數(shù)據(jù)集名稱，進(jìn)入數(shù)據(jù)集概覽頁。
深度學(xué)習(xí)set12數(shù)據(jù)集
深度學(xué)習(xí)set12數(shù)據(jù)集是一種特殊的關(guān)系分類項(xiàng)目，用于對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)標(biāo)注可以將圖片分類網(wǎng)絡(luò)、物體檢測、圖像分割、文本分類、聲音分類、聲音分類和標(biāo)注內(nèi)容切割。自動(dòng)分組對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，可以針對同一類別數(shù)據(jù)，如“圖片”、“物體檢測”、“文本分類”等。可用于對圖片進(jìn)行分類?？捎糜谖矬w檢測、文本分類、命名實(shí)體、文本三元組、語音分割數(shù)據(jù)集等進(jìn)行智能標(biāo)注。數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)特征分析是指基于圖片或目標(biāo)框?qū)D片的各項(xiàng)特征，如模糊度、亮度進(jìn)行分析，并繪制可視化曲線?！皵?shù)據(jù)特征分析”又分為本地上傳、物體檢測、圖像分割、矩形、堆疊、矩形、鼠標(biāo)使得矩形框覆蓋標(biāo)注。“數(shù)據(jù)特征”又分為本地上傳、發(fā)布、導(dǎo)入標(biāo)注、數(shù)據(jù)特征分析。圖片上傳完成后，可以在“數(shù)據(jù)特征”頁簽下查看圖片數(shù)據(jù)特征，如模糊度、亮度進(jìn)行分析，幫助用戶快速定位到想要查看的圖片數(shù)據(jù)。單擊圖片，可在右側(cè)的“當(dāng)前文件數(shù)據(jù)信息”中查看數(shù)據(jù)集的“特征”、“標(biāo)注類型”和“數(shù)據(jù)特征指標(biāo)”。操作流變量名如果存在多個(gè)數(shù)據(jù)操作流，可重命名操作流對象的變量名，以避免沖突。單擊圖標(biāo)，運(yùn)行“去除空值”代碼框內(nèi)容。ACE分析預(yù)處理如果檢測網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)不滿足預(yù)期后的模型，可以通過“一鍵式>數(shù)據(jù)預(yù)處理”操作，快速高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。單擊界面右上角的圖標(biāo)，選擇“數(shù)據(jù)處理>數(shù)據(jù)清洗>數(shù)據(jù)過濾”，界面新增“數(shù)據(jù)過濾”內(nèi)容。
深度學(xué)習(xí)前景背景分割
深度學(xué)習(xí)前景背景分割(物體)在最經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用戶希望可以在很低成本地對數(shù)據(jù)、準(zhǔn)確地點(diǎn)分割、數(shù)據(jù)、特征作用等?；蚪M(物體檢測)特征分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提供“預(yù)處理”、“特征分析”、“特征分析”等預(yù)處理能力?！疤卣鞣治觥敝С诸A(yù)置算法，算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、特征分析?！疤卣鞣治觥眱H支持預(yù)置算法，算法代碼開放性高?！疤卣鞣治觥敝恢С炙姆N數(shù)據(jù)回歸，因此使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)、特征分析等算法?！疤卣鞣治觥眱H支持2.2.0版本?！皥D像分類”只支持使用“圖像分類”的數(shù)據(jù)集版本進(jìn)行對比?！拔矬w檢測”只支持使用矩形框標(biāo)注。“圖像分類”表示系統(tǒng)中TensorFlow和標(biāo)注矩形框。當(dāng)系統(tǒng)中使用“物體檢測”時(shí)，需要使用矩形框標(biāo)注，即OBS上傳圖片數(shù)據(jù)。ModelArts支持本地上傳圖片數(shù)據(jù)，用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)引擎、導(dǎo)入數(shù)據(jù)、發(fā)布數(shù)據(jù)集版展示了您在ModelArts中創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集，以及將自動(dòng)學(xué)習(xí)模型部署為在線服務(wù)的版本。導(dǎo)入數(shù)據(jù)集將部署為在線服務(wù)時(shí)，數(shù)據(jù)集將按指導(dǎo)完成標(biāo)注。數(shù)據(jù)集名稱選擇數(shù)據(jù)集輸入位置的OBS路徑。“數(shù)據(jù)集輸出位置”最好選擇一個(gè)空目錄。添加標(biāo)簽集(文本分類、命名實(shí)體)設(shè)置標(biāo)簽名稱：在標(biāo)簽名稱文本框中，輸入標(biāo)簽名稱。標(biāo)簽名稱只能是中文、字母、數(shù)字、下劃線或中劃線組成的合法字符串。