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- 機器學習的訓練集和測試集大小 內容精選 換一換
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華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)集 什么是數(shù)據(jù)集 時間：2021-04-02 15:07:19 數(shù)據(jù)集，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入，對AI開發(fā)有至關重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理來自：百科
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大量不同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓練集，分為訓練集和測試集。訓練集涵蓋6萬張手寫數(shù)字圖片，測試級涵蓋1萬張手寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經過尺寸標準化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實際訓練中使用數(shù)據(jù)增強后的圖片能夠獲得更好的訓練效果。來自：百科
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第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章來自：百科![]()
但是可以參考如下操作方式，將兩個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)合并在一個數(shù)據(jù)集中。 例如需將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進行合并。 1.分別將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B進行發(fā)布。 2.發(fā)布后可獲得數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B的Manifest文件?？赏ㄟ^數(shù)據(jù)集的“數(shù)據(jù)集輸出位置”獲得此文件。 3.創(chuàng)建一個空數(shù)據(jù)集C，即無任何輸出，其輸入位置選擇一個空的 OBS 文件夾。來自：專題![]()
部署AI應用可選擇按需計費，也可根據(jù)業(yè)務類型和需求購買套餐包。 為避免出現(xiàn)因購買套餐和使用套餐不一致產生多余計費的問題出現(xiàn)， 建議您注意核對在使用的套餐包資源規(guī)格是否和購買的套餐包資源規(guī)格一致。 ModelArts上傳數(shù)據(jù)集收費嗎？ ModelArts中的數(shù)據(jù)集管理、標注等操作不收費，但是由于數(shù)據(jù)集存儲在OBS來自：專題![]()
支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動學習 支持來自：專題![]()
支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種來自：百科![]()
I領域的基礎知識、經典數(shù)據(jù)集和經典算法的介紹，每章課程都是實戰(zhàn)案例，配合代碼講解和精心設計的課后作業(yè)，基于華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts進行動手實踐，充足算力供您使用，幫助您真正掌握八大熱門AI領域的模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、熟練使用華來自：百科![]()
兩個階段發(fā)放的證書相同！ 2.選手報名一次即可，年中賽提交過成績的選手，如也想?yún)⒓幽昴┵愔苯犹峤怀煽兗纯桑到y(tǒng)會根據(jù)提交成績的時間刷新至對應的排行榜！ 3.2021年6月14號刷新賽題數(shù)據(jù)集、答案、賽題詳情中數(shù)據(jù)相關描述；參加年末賽的選手，15號開始需重新訂閱數(shù)據(jù)集參賽！ 【參賽對象】來自：百科![]()
> 數(shù)據(jù)集（舊版）”，單擊“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”，類型選擇“物體檢測”，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”指定為一個空目錄。 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成后，當數(shù)據(jù)集詳情中顯示500張圖片已標注后，執(zhí)行發(fā)布數(shù)據(jù)集的操作。注意一點，需開啟數(shù)據(jù)切分功能，并將訓練集比例設置為“0來自：專題![]()
目標語言的開關，并選中您已配置好的自定義規(guī)則集。 六、單擊“開始檢查”，即按照自定義規(guī)則集執(zhí)行檢查。 設置規(guī)則集 您可根據(jù)實際需要更換代碼檢查規(guī)則集，新啟用的規(guī)則集將在下一次檢查時生效。 說明：此處以JAVA語言規(guī)則集為例描述操作步驟。 C#語言規(guī)則集不可與其它語言規(guī)則集進行混合檢查。來自：專題![]()
選擇“報文”，根據(jù)被測服務的實際情況，設置報文信息。 思考時間 可選配置。為了更好的模擬用戶行為，需要模擬用戶在不同操作之間的等待時間。例如當用戶收到來自服務器的數(shù)據(jù)時，可能要等待幾秒查看數(shù)據(jù)，然后再做出響應，這種延遲就稱為思考時間。 請根據(jù)各業(yè)務的不同來設置思考時間。建議性能測試的時候，不要來自：專題![]()
ModelArts訓練作業(yè)的程序運行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺，選擇“訓練管理>訓練作業(yè)”，進入訓練作業(yè)列表頁面。在訓練作業(yè)列表中，單擊目標作業(yè)名稱，來自：專題![]()
4、一個存儲歸檔的數(shù)據(jù)，很少使用的或者對性能要求不高的表可以存儲在一個運算速度較慢的磁盤上。 5、管理員通過表空間可以設置占用的磁盤空間。用以在和其他數(shù)據(jù)共用分區(qū)的時候，防止表空間占用相同分區(qū)上的其他空間。 6、表空間可以控制數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)占用的磁盤空間，當表空間所在磁盤的使用率達到90來自：專題![]()
') 訓練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓練作業(yè)的程序運行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓練作業(yè)時可以根據(jù)訓練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來自：專題![]()
為用戶的測試工程提供管理能力，事務、測試任務、測試報告的內容在同一個工程內共享。 操作步驟 1、登錄PerfTest控制臺，選擇左側導航欄的“PerfTest測試工程”，單擊“創(chuàng)建測試工程”。 2、在彈出的“創(chuàng)建測試工程”對話框中，輸入測試工程的名稱，例如“Web-test”和相關描述，單擊“確定”。來自：專題
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