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  • 模型可解釋性 內(nèi)容精選 換一換
  • 知識圖譜(KG)和大語言模型(LLM)都是知識的表示形式。KG是符號化的知識庫,具備一定推理能力,且結(jié)果可解釋性較好。但存在構建成本高、泛化能力不足、更新難等不足。LLM是參數(shù)化的概率知識庫,具備較強語義理解和泛化能力,但它是黑盒模型,可能編造子虛烏有的內(nèi)容,結(jié)果的可解釋性較差??梢?,將L
    來自:百科
    ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結(jié)果。
    來自:專題
  • 模型可解釋性 相關內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間:2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下: 名稱定義:邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名;物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制,比如不能出現(xiàn)非法字符,不能使用數(shù)據(jù)庫關鍵詞,不能超長等約束;
    來自:百科
    華為云計算 云知識 雪花型模型 雪花型模型 時間:2021-06-02 14:23:10 數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對報表類型應用常用的模型結(jié)構,因為事實表的維度展開以后和雪花結(jié)構一樣而得名,是在OLAP應用中,尤其是報表系統(tǒng)中會經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個雪花模型。 圖中,保存度
    來自:百科
  • 模型可解釋性 更多內(nèi)容
  • 云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構建一款設備的抽象模型,使平臺理解該款設備支持的服務、屬性、命令等信息,如顏色、開關等。當定義完一款產(chǎn)品模型后,在進行注冊設
    來自:百科
    華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設計中,物理模型設計階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設計說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?
    來自:百科
    云知識 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務流程、活動中涉及的主要業(yè)務數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關鍵的業(yè)務實體,并描述這些實體間的關系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界
    來自:百科
    華為云計算 云知識 邏輯模型中的實體 邏輯模型中的實體 時間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實體的特點,邏輯模型中的實體劃分為兩類: 1. 獨立型實體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實體,可以獨立存在。 2. 依賴型實體(Dependent
    來自:百科
    份恢復,監(jiān)控告警等關鍵能力,能為企業(yè)提供功能全面,穩(wěn)定可靠,擴展性強,性能優(yōu)越的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫服務。 立即購買 控制臺 GaussDB數(shù)據(jù)庫 模型 了解 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 超高可用 支持跨機房、同城、異地、多活高可用,支持分布式強一致,數(shù)據(jù)0丟失 支持跨機房、同城、異地、多活高可用,支持分布式強一致,數(shù)據(jù)0丟失
    來自:專題
    華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)了一種構造、編排、優(yōu)化、
    來自:百科
    華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動 用戶身份驗證,限制操作權限
    來自:百科
    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點,
    來自:百科
    華為云計算 云知識 邏輯模型建設的方法 邏輯模型建設的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應當按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設計流程設計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間的關系;
    來自:百科
    云知識 邏輯設計和邏輯模型 邏輯設計和邏輯模型 時間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設計階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設計階段建立的基本E-R圖,按選定的目標數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關系、面向?qū)ο螅D(zhuǎn)換成相應的邏輯模型。 對于關系型數(shù)據(jù)庫
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    子參數(shù) 說明 精度評估 圖像類別分布 不同類別圖片數(shù)量的統(tǒng)計值。 混淆矩陣 混淆矩陣幫助您了解分類錯誤的出現(xiàn)位置 召回率 召回率,正確預測的正例數(shù)和實際正例總數(shù)的比值,這個值越大代表漏檢的概率越小。計算公式R=TP/(TP+FN),即混淆矩陣中某一列預測正確的個數(shù)除以該列的樣本和。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時間:2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構就是一棵樹形結(jié)構,目前還在使用的層次模型的一個實際案例就是
    來自:百科
    華為云計算 云知識 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將
    來自:百科
    云知識 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時間:2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點幾個方面進行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效
    來自:百科
    領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務中的水平都提高了一個等級,學術界掀起了研究預訓練語言模型的熱潮。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間的關系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型
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    華為云計算 云知識 CNCF的項目成熟度模型 CNCF的項目成熟度模型 時間:2021-06-30 18:22:10 CNCF的項目成熟度模型如下圖所示: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????????????????????????????????
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    支持行業(yè)客戶二次訓練專屬模型,打造大模型體驗。 盤古預測大模型產(chǎn)品功能 回歸預測 用于連續(xù)值預測,自動進行任務理解,分析選擇最適合的回歸模型集合,并融合多個模型來提升回歸預測精度 分類預測 用于離散值的預測,如:不同類別或標簽;基于任務理解和模型選擇推薦能力,自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進行融合,來提升預測性能
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