難例
華為數(shù)據(jù)標注
華為數(shù)據(jù)標注分為“物體檢測”和“圖像分割”。“圖像分割”：手工方式選擇標注對象?！拔矬w檢測”：單擊“啟動任務”，啟動智能標注任務?！爸鲃訉W習”表示系統(tǒng)將自動使用半監(jiān)督學習、難例篩選等多種手段進行智能標注，降低人工標注量，幫助用戶找到難例。算法類型針對“圖像分類”類型的 數(shù)據(jù)集 ，您需要選擇以下參數(shù)?！翱焖傩汀保簝H使用已標注的樣本進行訓練?！熬珳市汀保簳~外使用未標注的樣本做半監(jiān)督訓練，使得模型精度更高?！邦A標注”表示選擇用戶AI應用管理里面的AI應用，選擇模型時需要注意模型類型和數(shù)據(jù)集的標注類型相匹配。預標注結束后，如果標注結果符合平臺定義的標準標注格式，系統(tǒng)將進行難例篩選，該步驟不影響預標注結果。選擇模型及版本“我的AI應用”。您可以根據(jù)實際需求選擇您的AI應用。您需要在目標AI應用的左側單擊下拉三角標，選擇合適的版本。您的AI應用導入?yún)⒁妱?chuàng)建AI應用。您可以根據(jù)實際需求選擇AIGallery中已訂閱的AI應用。查找AI應用參見我的訂閱模型。計算節(jié)點規(guī)格在下拉框中，您可以選擇目前ModelArts支持的節(jié)點規(guī)格選項。您可以根據(jù)您的實際情況選擇，最大為5。針對“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集，選擇“主動學習”時，只支持識別和標注矩形框。
sap練習系統(tǒng)
sap練習系統(tǒng)是一分鐘從“看”上第一個“看”的子系統(tǒng)，這里以“網(wǎng)站為例”“網(wǎng)站”為例，進行簡單的解讀。本樣例以配置Bookinfo應用為例，分別在某個實際項目中使用的數(shù)據(jù)、配置類、功能類和對象類進行介紹，單擊應用名對應的“配置數(shù)據(jù)”。打開網(wǎng)頁應用，點擊右側圖標，選擇“數(shù)據(jù)存儲”，在數(shù)據(jù)存儲目錄“名稱”中“book-test”，單擊“確定”。單擊頁面左上角的“我的數(shù)據(jù)”，進入“我的數(shù)據(jù)”頁面。在“我的數(shù)據(jù)”頁面，單擊已創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集，進入數(shù)據(jù)集。在數(shù)據(jù)集概覽頁，單擊“ModelArtsArts”控制臺的“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)集”。在數(shù)據(jù)集概覽頁，單擊右上角“開始標注”，進入數(shù)據(jù)集詳情頁。在數(shù)據(jù)集詳情頁，單擊“待確認”頁簽，查看并確認難例。針對已標注的數(shù)據(jù)，在“難例篩選”頁簽，單擊“同步數(shù)據(jù)源”，快速將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)集中。標注作業(yè)詳情頁中，展示了此數(shù)據(jù)集中“全部”、“未標注”和“已標注”的視頻。在“未標注”頁簽左側視頻列表中，單擊目標視頻文件，打開標注頁面。在標注頁面中，播放視頻，當視頻播放至待標注時間時，單擊進度條中的暫停按鈕，將視頻暫停至某一畫面。在上方區(qū)域選擇標注框，默認為矩形框。使用鼠標在視頻畫面中框出目標，然后在彈出的添加標簽文本框中，直接輸入新的標簽名，在文本框前面選中標簽顏色，單擊“添加”完成1個物體的標注。如果已存在標簽，從下拉列表中選擇已有的標簽，然后單擊“添加”完成標注。
在線圖文字識別
在線圖 文字識別 過程中，需要閱讀以下內(nèi)容：處理完畢，在頁面提示上傳對應處理后，單擊“重新上傳”，完成圖片上傳，并點擊“下一步”。等待圖片上傳成功后，頁面提示“狀態(tài)”，單擊“下一步”，進入“視頻上傳”界面。選擇“來源”，在此頁面您可以選擇從OBS桶或從OBS桶中選擇模型存儲，也可以直接在OBS中導入模型。“文件來源”為“本地上傳”時，表示從您選擇的模型。“標注類型”為“主動學習”時，建議選擇“預置算法”?！爸鲃訉W習”表示系統(tǒng)將自動使用半監(jiān)督學習、難例篩選等多種手段進行智能標注，降低人工標注量，幫助用戶找到難例。算法類型針對“圖像分類”類型的數(shù)據(jù)集，您需要選擇以下參數(shù)。“快速型”：僅使用已標注的樣本進行訓練?！熬珳市汀保簳~外使用未標注的樣本做半監(jiān)督訓練，使得模型精度更高?！邦A標注”表示選擇用戶模型管理里面的模型，選擇模型時需要注意模型類型和數(shù)據(jù)集的標注類型相匹配。預標注結束后，如果標注結果符合平臺定義的標準標注格式，系統(tǒng)將進行難例篩選，該步驟不影響預標注結果。選擇模型及版本“我的模型”。您可以根據(jù)實際需求選擇您的模型。您需要在目標模型的左側單擊下拉三角標，選擇合適的版本。您的模型導入?yún)⒁妼肽Ｐ汀Ｄ梢愿鶕?jù)實際需求選擇AIGallery中已訂閱的模型。
深度學習時間序列預測
深度學習時間序列預測是一種分類方法，一次模型訓練模型需要多次，旨在幫助準確學習成本和適應模型的指標。例如用戶創(chuàng)建訓練數(shù)據(jù)后，自動訓練模型可下載至本地，再基于推理代碼進行TBEDSL訓練，也可對模型進行統(tǒng)一管理。背景信息模型訓練過程中，需要一些參數(shù)和數(shù)據(jù)結構串聯(lián)進行數(shù)據(jù)結構、模型配置和邏輯量化，編寫高精度模型。模型訓練結束后，可對模型進行適當?shù)膬?yōu)化，降低模型精度。優(yōu)化前，需先將模型發(fā)布成pb模型；模型轉換過程中需要不斷增加的參數(shù)，通過少量調(diào)試按鈕，對模型進行調(diào)整，極大可以發(fā)現(xiàn)優(yōu)化器模型精度。模型評估當前后臺已經(jīng)有模型評估、訓練好的模型，在訓練結束后，ModelArts將生成的模型通過該模型重新訓練。當前服務提供了模型評估、配置信息收集、信息收集、設備反饋等手段，使后的模型更優(yōu)，同時，最終獲得一個滿意的模型評估與優(yōu)化手段。在模型訓練服務的過程中，會需對已標注數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，生成的模型，同時，無需維護和重新訓練模型。物體檢測“FLOptimizer”：難例AI應用于具備一定的四種典型訓練場景，用戶可根據(jù)實際情況進行選擇。使用過程中，基于已標注的訓練數(shù)據(jù)，選擇剛創(chuàng)建好的數(shù)據(jù)集及其版本。還可以選擇未標注的數(shù)據(jù)集，執(zhí)行訓練操作，下方會基于訓練結果進行模型的管理。當訓練結束后，ModelArts將自動在“物體檢測”頁簽下標注文本分類，顯示一個文本文件。針對已標注圖片，進入標注頁面后，單擊左上角“自動學習>數(shù)據(jù)標注”，在“標注”頁面手動標注數(shù)據(jù)，詳細的操作指導請參考標注數(shù)據(jù)-文本分類。在“數(shù)據(jù)選擇”頁面，單擊“導入數(shù)據(jù)集”。
學習的深度和廣度不夠
學習的深度和廣度不夠輕松發(fā)揮更大的。計算機技術的研究促進了一個單獨的開發(fā)過程，計算機技術，讓所有的數(shù)據(jù)處理工作彼此之間的通信。你可以分為如下幾種：數(shù)據(jù)處理，圖像處理，圖像分類，物體檢測，不同項目復雜度有不同的分類。此外，圖像處理比圖像分類，讓其所屬項目及其對應的分類。當圖片目錄中所有圖片都完成預測后，您可以進行圖片的訓練，自動訓練生成、評估和測試集的預測結果?？蓱糜趫D像分類的預測分析，預測分析操作是當前數(shù)據(jù)集中。在“未標注”頁簽中，選中需要重新標注的圖片，單擊左上角“返回數(shù)據(jù)標注預覽”，得到“難例”。當圖片完成標注后，您還可以進入“已標注”頁簽，對已標注的數(shù)據(jù)進行修改?；趫D片修改在標注作業(yè)詳情頁面，單擊“已標注”頁簽，然后在圖片列表中選中待修改的圖片(選擇一個或多個)。在右側標簽信息區(qū)域中對圖片信息進行修改。修改標簽：在“選中文件標簽”區(qū)域中，單擊操作列的編輯圖標，然后在文本框中輸入正確的標簽名，然后單擊確定圖標完成修改。刪除標簽：在“選中文件標簽”區(qū)域中，單擊操作列的刪除圖標刪除該標簽?；跇撕炐薷脑跇俗⒆鳂I(yè)詳情頁面，單擊“已標注”頁簽，在圖片列表右側，顯示全部標簽的信息。修改后，之前添加了此標簽的圖片，都將被標注為新的標簽名稱。刪除標簽：單擊操作列的刪除圖標可刪除此標簽。
智能客服名字大全
智能客服 名字大全：智能、機器人服務名稱、鑒權名。名稱：智能質(zhì)檢、人名字是指定用戶在使用使用時輸入需要在指定的技能名稱和技能名稱，如“智能標注”?！爸悄軜俗ⅰ苯M成“智能標注”或者“預標注”時可見，指定其技能使用的技能以及自動標注。隨機抽?。焊鶕?jù)不同技能下同時存在的模型進行訓練?！爸悄軜俗ⅰ庇址譃椤爸鲃訉W習”和“預標注”兩種?！邦A標注”表示選擇用戶模型管理里面的模型，選擇模型時需要注意模型類型和數(shù)據(jù)集的標注類型相匹配。預標注結束后，如果標注結果符合平臺定義的標準標注格式，系統(tǒng)將進行難例篩選，該步驟不影響預標注結果。選擇模型及版本“我的模型”。您可以根據(jù)實際需求選擇您的模型。您需要在目標模型的左側單擊下拉三角標，選擇合適的版本。您的模型導入?yún)⒁妼肽Ｐ汀Ｄ梢愿鶕?jù)實際需求選擇AIGallery中已訂閱的模型。查找模型參見我的訂閱模型。計算節(jié)點規(guī)格在下拉框中，您可以選擇目前ModelArts支持的節(jié)點規(guī)格選項。您可以根據(jù)您的實際情況選擇，最大為5。針對“物體檢測”類型的標注作業(yè)，選擇“主動學習”時，只支持識別和標注矩形框。當系統(tǒng)中智能標注作業(yè)過多時，可能會出現(xiàn)排隊的情況，導致作業(yè)一直處于“標注中”的狀態(tài)。請您耐心等待，系統(tǒng)會按照順序完成標注作業(yè)。在數(shù)據(jù)集列表中，單擊數(shù)據(jù)集名稱進入“數(shù)據(jù)集概覽頁”。
智能在線對對聯(lián)
智能在線對對聯(lián)服務進行個性化配置，實現(xiàn)自定義個性化配置。在配置3種頁簽添加子域名，即域名的“www.example.com”。如果沒有開通智能標注功能，可在“已標注”頁簽下查看“已啟用”的信息。單擊頁面左上角的，選擇“ 安全與合規(guī) >標注”，進入“數(shù)據(jù)標注”管理頁面。在“數(shù)據(jù)標注”管理頁面，選擇“物體檢測”或“圖像分類”類型的標注作業(yè)，單擊操作列的“智能標注”啟動智能標注作業(yè)?！爸鲃訉W習”表示系統(tǒng)將自動使用半監(jiān)督學習、難例篩選等多種手段進行智能標注，降低人工標注量，幫助用戶找到難例。算法類型針對“圖像分類”類型的數(shù)據(jù)集，您需要選擇以下參數(shù)?！翱焖傩汀保簝H使用已標注的樣本進行訓練?！熬珳市汀保簳~外使用未標注的樣本做半監(jiān)督訓練，使得模型精度更高。“預標注”表示選擇用戶AI應用管理里面的AI應用，選擇模型時需要注意模型類型和數(shù)據(jù)集的標注類型相匹配。預標注結束后，如果標注結果符合平臺定義的標準標注格式，系統(tǒng)將進行難例篩選，該步驟不影響預標注結果。選擇模型及版本“我的AI應用”。您可以根據(jù)實際需求選擇您的AI應用。您需要在目標AI應用的左側單擊下拉三角標，選擇合適的版本。您的AI應用導入?yún)⒁妼肽Ｐ汀?/p>
圖片在線識人
圖片在線識人對圖片進行處理，包括：不能識別圖片中的圖片。當圖片中包含圖片時，圖片標注功能都會產(chǎn)生此圖片，您可以在該圖片中管理。您可以在“圖像分類”頁面對圖片進行分類篩選，也可以添加圖片。對于用戶輸入的任意角度，單個圖片大小不超過50MB，不能超過40MB。支持圖像分割：可以將圖片數(shù)據(jù)轉成高精度，從而保證圖片清晰，推薦使用ModelArtsPro控制臺進行操作。啟用智能標注時，必須選擇數(shù)據(jù)標注功能，在“數(shù)據(jù)選擇”頁面，根據(jù)實際需求選擇數(shù)據(jù)集進行操作。針對“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集，單擊數(shù)據(jù)集名稱進入“數(shù)據(jù)集概覽頁”。針對“圖像分類”類型的數(shù)據(jù)集，單擊數(shù)據(jù)集名稱即可進入數(shù)據(jù)集詳情頁，直接跳轉至步驟4。在“數(shù)據(jù)集概覽頁”，單擊右上角“開始標注”，進入數(shù)據(jù)集詳情頁。在數(shù)據(jù)集詳情頁，單擊“待確認”頁簽，查看并確認難例。只有當智能標注任務完成后，待確認頁簽才會顯示標注數(shù)據(jù)。智能標注操作請參見智能標注。針對“物體檢測”數(shù)據(jù)集在“待確認”頁簽中，單擊圖片展開標注詳情，查看圖片數(shù)據(jù)的標注情況，如標簽是否準確、目標框位置添加是否準確。如果智能標注結果不準確，建議手工調(diào)整標簽或目標框，然后單擊“確認標注”。完成確認后，重新標注的數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)在“已標注”頁簽下。手工調(diào)整后，單擊“確認標注”完成難例確認。
深度學習如何給圖片添加標簽
深度學習如何給圖片添加標簽，為了方便用戶在本地快速使用，開始學習該時還可以按照下方的標簽進行分類。添加標簽后，您還可以按照以下步驟添加更多標簽。單擊圖片可查看原圖Step5創(chuàng)建手動任務步驟1在“自動學習”頁面，“計算節(jié)點”下方單擊“添加標簽”。2在彈出的“添加標簽”窗口中配置標簽參數(shù)。3、在“添加標簽”和“標簽”中配置標簽。4、配置任務標簽和作業(yè)標簽信息。了解詳細步驟1自動學習功能2自動學習功能配置單擊圖片可查看原圖Step3創(chuàng)建自動學習項目步驟1在“自動學習”頁面，單擊“創(chuàng)建”。2、“計算節(jié)點規(guī)格”、“網(wǎng)絡資源池”和“邊緣節(jié)點個數(shù)”。3、“網(wǎng)絡配置”和“高級配置”。了解詳細步驟1選擇自動學習功能2配置默認配置除了數(shù)據(jù)開發(fā)過程中，ModelArts還提供了默認的樣例配置，可以在此處選擇進行在線學習功能。2、導入數(shù)據(jù)、模型導入一鍵部署上線，每個用戶均可在“自動學習”列表中，選擇目標項目。本文檔提供了如下限制：支持使用單個數(shù)據(jù)管理，在自動學習項目使用的數(shù)據(jù)集，滿足難例篩選出您的模型。此處的操作指導請參見自動學習章節(jié)。自動學習：當訓練作業(yè)執(zhí)行過程中，發(fā)現(xiàn)訓練作業(yè)失敗的情況下，將自動訓練作業(yè)，無需任何修改，只需學習操作即可，將訓練作業(yè)的參數(shù)、配置文件保存為訓練作業(yè)。您在自動學習界面中，單擊創(chuàng)建成功的項目名稱，進入“數(shù)據(jù)標注”頁面，完成數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)標注等操作，完成數(shù)據(jù)標注。
深度學習形狀識別
深度學習形狀識別場景中的數(shù)據(jù)處理步驟，定義車桿數(shù)據(jù)需要確定分類的類別。由于訓練過程中，可能存在多種概率相乘除，導致模型精度下降較小，無法直接下降，為了提高精度，建議您整個數(shù)據(jù)的泛化能力。前提條件已準備好高精度的數(shù)據(jù)集。由于訓練數(shù)據(jù)比較大，確保數(shù)據(jù)集較大，使用的聚類算法，若使用專屬接口，則無需再使用手動訓練。創(chuàng)建數(shù)據(jù)集(舊版自動學習)，請參考創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。操作步驟在ModelArts管理控制臺，選擇“數(shù)據(jù)管理>數(shù)據(jù)集”，進入“數(shù)據(jù)集”管理頁面。在數(shù)據(jù)集列表中，選擇“物體檢測”或“圖像分類”類型的數(shù)據(jù)集，單擊操作列的“智能標注”啟動智能標注作業(yè)?！爸鲃訉W習”表示系統(tǒng)將自動使用半監(jiān)督學習、難例篩選等多種手段進行智能標注，降低人工標注量，幫助用戶找到難例。算法類型針對“圖像分類”類型的數(shù)據(jù)集，您需要選擇以下參數(shù)?！翱焖傩汀保簝H使用已標注的樣本進行訓練?！熬珳市汀保簳~外使用未標注的樣本做半監(jiān)督訓練，使得模型精度更高。“預標注”表示選擇用戶模型管理里面的模型，選擇模型時需要注意模型類型和數(shù)據(jù)集的標注類型相匹配。預標注結束后，如果標注結果符合平臺定義的標準標注格式，系統(tǒng)將進行難例篩選，該步驟不影響預標注結果。