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- 數(shù)據(jù) 標(biāo)注 內(nèi)容精選 換一換
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I平臺(tái)，想AI開(kāi)發(fā)者所想，智能標(biāo)注功能，一鍵解決人工標(biāo)注的煩惱。智能標(biāo)注功能快速完成數(shù)據(jù)標(biāo)注，為您節(jié)省70%以上的標(biāo)注時(shí)間。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。 一鍵智能標(biāo)注，怎么用？ 在ModelArt來(lái)自：百科從 MRS 導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 6.從DWS導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 了解更多 數(shù)據(jù)管理-人工標(biāo)注 圖片標(biāo)注 ModelArts數(shù)據(jù)標(biāo)注中的圖片標(biāo)注指圖片類(lèi)型的數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注。圖片標(biāo)注的標(biāo)注作業(yè)類(lèi)型，分為“圖像分類(lèi)”、“物體檢測(cè)”、“圖像分割”三種標(biāo)注類(lèi)型。 文本標(biāo)注 文本場(chǎng)景的標(biāo)注主要為“文本分類(lèi)”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”。來(lái)自：專(zhuān)題
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Ip 批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 數(shù)據(jù)標(biāo)注:修改標(biāo)簽 數(shù)據(jù)標(biāo)注:修改標(biāo)簽 文本三元組:修改標(biāo)注 數(shù)據(jù)標(biāo)注:修改標(biāo)注 數(shù)據(jù)標(biāo)注:修改標(biāo)注 文本三元組:修改標(biāo)注 管理標(biāo)簽:操作步驟 管理標(biāo)簽:操作步驟 管理標(biāo)簽:操作步驟 修訂記錄 增加標(biāo)簽（OpenStack原生）:URI來(lái)自：百科![]()
要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注作業(yè)。ModelArts為用戶(hù)提供了標(biāo)注數(shù)據(jù)的能力： 人工標(biāo)注：對(duì)于不同類(lèi)型（圖片、音頻、文本和視頻）的數(shù)據(jù)，用戶(hù)可以選擇不同的標(biāo)注類(lèi)型。 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。目前來(lái)自：專(zhuān)題![]()
能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計(jì)算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)：AI Studio提供高效率的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，支持多種數(shù)據(jù)標(biāo)注場(chǎng)景，包括圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、文本檢測(cè)和文本識(shí)別等，幫助企業(yè)快速標(biāo)注大量數(shù)據(jù)。6. 提供模型管理和推理服務(wù)：AI Studio的模型工廠(chǎng)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
批量添加刪除中轉(zhuǎn)IP標(biāo)簽:請(qǐng)求示例 物體檢測(cè):修改標(biāo)注 API概覽:VPC接口說(shuō)明 API概覽 圖像分類(lèi):修改標(biāo)注 彈性公網(wǎng)IP標(biāo)簽 添加集群/節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽:管理標(biāo)簽 數(shù)據(jù)標(biāo)注:修改標(biāo)注 物體檢測(cè):修改標(biāo)注 API概覽:EIP接口說(shuō)明 API概覽:私網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān) 數(shù)據(jù)標(biāo)注:修改標(biāo)注 圖像分割:修改標(biāo)注信息 支持 云審計(jì) 的關(guān)鍵操作:支持審計(jì)的關(guān)鍵操作列表來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)標(biāo)注人員借助制作工具，對(duì)收集到的、未處理的原始數(shù)據(jù)或初級(jí)數(shù)據(jù)，包括地圖、文字、語(yǔ)音、圖片、視頻等類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，標(biāo)記對(duì)象的特征，并轉(zhuǎn)換成機(jī)器可識(shí)別的信息 高質(zhì)量質(zhì)檢,自動(dòng)化標(biāo)注,支持多樣化場(chǎng)景：多種數(shù)據(jù)集格式來(lái)自：其他![]()
發(fā)者可基于該框架實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注全流程處理，輕松管理您的數(shù)據(jù)集。 ModelArts數(shù)據(jù)管理為數(shù)據(jù)集提供聚類(lèi)分析、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、數(shù)據(jù)選擇、特征分析等處理，可幫助開(kāi)發(fā)者進(jìn)一步理解數(shù)據(jù)、篩選數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)信息，從而準(zhǔn)備出一份滿(mǎn)足開(kāi)發(fā)目標(biāo)或項(xiàng)目要求的高價(jià)值數(shù)據(jù)。 您也可以在A(yíng)I Gallery訂閱或共享數(shù)據(jù)集。AI來(lái)自：百科![]()
可視化界面：全流程可視化。 全生命周期：從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署、增量更新的全生命周期。 專(zhuān)屬定制：根據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注：提升標(biāo)注效率。 極致性能 依來(lái)自：百科![]()
對(duì)通用的圖片、視頻、語(yǔ)音、文字文本進(jìn)行標(biāo)注，圖片類(lèi)包含鑒黃、車(chē)輛人像、醫(yī)療、水利、建筑、交通、海港等典型場(chǎng)景。文字文本主要涉及教育、銀行、物流、直播等行業(yè)。商品詳細(xì)信息：軟通動(dòng)力提供專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，將多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可識(shí)別的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)，為機(jī)器學(xué)習(xí)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，同時(shí)為智能世界提來(lái)自：其他![]()
中，流水線(xiàn)可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。 ModelArts Workflow（也稱(chēng)工作流）本質(zhì)是開(kāi)發(fā)者基于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的流水線(xiàn)工具。在機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景中，流水線(xiàn)可能會(huì)覆蓋數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)/訓(xùn)練、模型評(píng)估、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、應(yīng)用評(píng)估等步驟。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
完整高效的數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程。全流程標(biāo)注平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)標(biāo)注的交互審核與驗(yàn)證功能，使得標(biāo)注的數(shù)據(jù)質(zhì)量更高，相比于普通數(shù)據(jù)標(biāo)注和檢查方式，該功能不僅將數(shù)據(jù)標(biāo)注精度提高到99%以上，還能輕松節(jié)省1/3的時(shí)間成本，提供的數(shù)據(jù)及模型服務(wù)更適合人工智能場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)。Stardust數(shù)據(jù)標(biāo)注系統(tǒng)基礎(chǔ)版包含以下模塊：1來(lái)自：其他![]()
此外，該平臺(tái)的數(shù)據(jù)接入功能可以幫助用戶(hù)將數(shù)據(jù)從應(yīng)用程序，API 和數(shù)據(jù)庫(kù)中同步到倉(cāng)庫(kù)，使得數(shù)據(jù)集成變得簡(jiǎn)單、安全和可擴(kuò)展。并且支持用戶(hù)上傳自有數(shù)據(jù)，供模型訓(xùn)練調(diào)用。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 的數(shù)據(jù)接入支持從不同數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)。平臺(tái)還提供了數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，為模型訓(xùn)練過(guò)程中需要大量已標(biāo)注的數(shù)據(jù)，因此在模型訓(xùn)練之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注作業(yè)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時(shí)間：2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪(fǎng)問(wèn)的在線(xiàn)類(lèi)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的離線(xiàn)類(lèi)數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對(duì)低，要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)頻來(lái)自：百科![]()
Pro的應(yīng)用場(chǎng)景和用戶(hù)群體:應(yīng)用場(chǎng)景 入門(mén)教程:數(shù)據(jù)標(biāo)注 服務(wù)商駁回原因提示“申請(qǐng)人地址錯(cuò)誤” 對(duì)話(huà)交互后接口（inaction=9）:inparams 參數(shù) 對(duì)話(huà)交互后接口（inaction=9）:inparams 參數(shù) 智能一鍵構(gòu)建圖譜:智能構(gòu)建圖譜 商標(biāo)注冊(cè)申請(qǐng)材料被服務(wù)商駁回怎么辦？ 商標(biāo)注冊(cè)申請(qǐng)被服務(wù)商駁回常見(jiàn)原因來(lái)自：云商店![]()
在數(shù)據(jù)標(biāo)注階段你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分數(shù)據(jù)源，反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱(chēng)“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：百科![]()
加密云硬盤(pán)的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時(shí)間：2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫(kù) 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)分片： 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜：由應(yīng)用改寫(xiě)SQL語(yǔ)句，將SQL路由到不同的DB，并聚合結(jié)果； 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整，運(yùn)維難度劇增；來(lái)自：百科![]()
B0以外的DB是否有數(shù)據(jù)，如果非DB0外的其他DB上有數(shù)據(jù)（如DB1有數(shù)據(jù)），會(huì)出現(xiàn)變更失敗。 數(shù)據(jù)必須是只存儲(chǔ)在DB0上的主備實(shí)例才支持變更為Proxy集群。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實(shí)戰(zhàn) 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存Redis版本差異來(lái)自：專(zhuān)題
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