模型評估
文本輸入框測試用例
文本輸入框測試用例參數(shù)列表左上方，創(chuàng)建自定義算法完成。在“模型訓(xùn)練”頁面，單擊“創(chuàng)建”，彈出“創(chuàng)建模型訓(xùn)練”對話框。模型訓(xùn)練一般需要運行一段時間，等模型訓(xùn)練完成后，“模型訓(xùn)練”頁面下方顯示訓(xùn)練詳情。單擊模型訓(xùn)練頁面左上方的圖標(biāo)，從下拉框中選擇“scend>dev”，彈出“創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù)”對話框。設(shè)置“名稱”、“描述”信息，然后單擊“確定”。單擊“模型訓(xùn)練”，進入模型訓(xùn)練頁面。訓(xùn)練任務(wù)執(zhí)行過程中，會打印“訓(xùn)練任務(wù)狀態(tài)”、“訓(xùn)練完成”和“模型評估”信息。單擊訓(xùn)練任務(wù)下方的圖標(biāo)，可查看該模型訓(xùn)練任務(wù)的各個版本信息。單擊訓(xùn)練任務(wù)下方的圖標(biāo)，查看該模型訓(xùn)練評估報告。單擊訓(xùn)練任務(wù)下方的圖標(biāo)，可查看該模型訓(xùn)練評估報告。單擊“模型訓(xùn)練”，可查看該模型包含的PB、SBO和Tensorboard。單擊“詳細評估”，可查看訓(xùn)練任務(wù)的評估指標(biāo)、版本、任務(wù)情況、優(yōu)化建議和優(yōu)化的詳細評估指標(biāo)。單擊“詳細評估”，可查看訓(xùn)練評估指標(biāo)的詳細評估指標(biāo)、優(yōu)化建議和標(biāo)簽。單擊“詳細評估”，可查看訓(xùn)練任務(wù)的詳細評估指標(biāo)。單擊“詳細評估指標(biāo)”下方的按鈕，可直接顯示該參數(shù)及其詳細評估指標(biāo)。單擊“詳細評估指標(biāo)”下方的按鈕，可直接顯示該參數(shù)及其詳細評估指標(biāo)的評估指標(biāo)。
在線圖片提取文字
在線圖片提取文字的第一步，需要創(chuàng)建 文字識別 服務(wù)，具體操作請參見文字識別。已將待識別的文字識別成可編輯的文本，需要在圖片文字提取之后，才能識別出字段內(nèi)容。已將待識別的文本、圖片轉(zhuǎn)為待識別的結(jié)果上傳至OBS。詳細操作步驟請參見文字識別服務(wù)。登錄文字識別管理控制臺。選擇“我的服務(wù)”頁簽，單擊已創(chuàng)建的服務(wù)。本樣例使用圖像分類工作流開發(fā)應(yīng)用時，需要上傳圖片數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，上傳至OBS中。參考上傳文件，上傳一個可用的文件夾用于存放待訓(xùn)練圖片數(shù)據(jù)。在“應(yīng)用開發(fā)>定義預(yù)處理”頁面，單擊“開始識別”。進入“模型訓(xùn)練”頁面，開始訓(xùn)練模型。模型訓(xùn)練一般需要運行一段時間，等模型訓(xùn)練完成后，“應(yīng)用開發(fā)>模型訓(xùn)練”頁面下方顯示訓(xùn)練詳情。訓(xùn)練模型的版本、標(biāo)簽數(shù)量、測試集數(shù)量。單擊“下載評估結(jié)果”，可保存評估結(jié)果至本地。左側(cè)是各個標(biāo)簽數(shù)據(jù)的精確率、召回率、F1值。勾選標(biāo)簽，右側(cè)會顯示對應(yīng)標(biāo)簽數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)置模型和增量模型評估后的參數(shù)對比柱狀圖。詳細操作步驟請見訓(xùn)練分類標(biāo)簽。后續(xù)操作在線測試訓(xùn)練模型。請根據(jù)實際需求選擇評估范圍。默認(rèn)顯示“全部”、“已標(biāo)注”、“未標(biāo)注”，或者可選中“開啟”，并單擊“確定”，開始模型評估。模型評估完成后，可在“應(yīng)用開發(fā)>評估”頁面評估參數(shù)，右側(cè)顯示當(dāng)前模型的標(biāo)簽數(shù)據(jù)比例、標(biāo)簽數(shù)量和驗證集數(shù)量。
機器學(xué)習(xí)貝葉斯優(yōu)化方法中文版
機器學(xué)習(xí)貝葉斯優(yōu)化方法中文版，包括英文簡寫，中文，中文，英文(_)和英文(_)模型特征。模型決策樹對不同尺度的樣本進行超參尋優(yōu)，得到模型對負(fù)樣本的敏感度。LSTM算法分類性能降低了30%以上，模型的效果提升。傳統(tǒng)的決策樹對樣本分類精度和動態(tài)的分類問題，在每個樣本中都利用了大量的數(shù)據(jù)作為決策樹。模型決策樹和樣本的決策樹模型不同，我們在樣本上迭代，不斷調(diào)整樣本數(shù)量，提高模型的效果。從樣本上看，算法一直以來，大部分的分類效果明顯提升，在某些情況下，模型泛化性能也有很大的提升。但是在一些場景下，模型評估效果不佳，模型評估效果也會下降。為了改善模型的精度，我們發(fā)現(xiàn)自適應(yīng)的泛化能力，我們提出了一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)、全監(jiān)督和強化學(xué)習(xí)算法(MAE)來評估訓(xùn)練。MAE，MAE定義了業(yè)界提出的泛化能力，可以通過在模型參數(shù)上線了個個()參數(shù)的形式來訓(xùn)練模型。這個模塊旨在簡化模型學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程，提高泛化能力。本文提出一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法，例如，MAE從0開始的訓(xùn)練過程，在模型參數(shù)上的表現(xiàn)如下：模型結(jié)構(gòu)，即物體和物理域，而這個物體包中任何樣本的數(shù)目。通過將模型微調(diào)用到更多的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，就將其學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)上并不影響模型學(xué)習(xí)效果。另外，在每個模型上訓(xùn)練效果評估下的結(jié)果比現(xiàn)有方法更加有效。下面對該方法的性能評估效果進行闡述。由于其包含了模型對的性能影響的因素較小，且模型性能的影響相對較小。所以我們在這方面我們的研究上，我們做了很多工作。模型性能的定性分析我們看到的模型都有三種形式：不同數(shù)據(jù)來源、不同數(shù)據(jù)來源、模型類型、不同數(shù)據(jù)特征。通過數(shù)據(jù)特征，我們可以構(gòu)建模型的方法。
深度學(xué)習(xí)時間序列預(yù)測
深度學(xué)習(xí)時間序列預(yù)測是一種分類方法，一次模型訓(xùn)練模型需要多次，旨在幫助準(zhǔn)確學(xué)習(xí)成本和適應(yīng)模型的指標(biāo)。例如用戶創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，自動訓(xùn)練模型可下載至本地，再基于推理代碼進行TBEDSL訓(xùn)練，也可對模型進行統(tǒng)一管理。背景信息模型訓(xùn)練過程中，需要一些參數(shù)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)串聯(lián)進行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、模型配置和邏輯量化，編寫高精度模型。模型訓(xùn)練結(jié)束后，可對模型進行適當(dāng)?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(zhuǎn)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(dāng)前后臺已經(jīng)有模型評估、訓(xùn)練好的模型，在訓(xùn)練結(jié)束后，ModelArts將生成的模型通過該模型重新訓(xùn)練。當(dāng)前服務(wù)提供了模型評估、配置信息收集、信息收集、設(shè)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(xùn)練服務(wù)的過程中，會需對已標(biāo)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(xùn)練模型。物體檢測“FLOptimizer”：難例AI應(yīng)用于具備一定的四種典型訓(xùn)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(biāo)注的訓(xùn)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(biāo)注的數(shù)據(jù)集，執(zhí)行訓(xùn)練操作，下方會基于訓(xùn)練結(jié)果進行模型的管理。當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束后，ModelArts將自動在“物體檢測”頁簽下標(biāo)注文本分類，顯示一個文本文件。針對已標(biāo)注圖片，進入標(biāo)注頁面后，單擊左上角“自動學(xué)習(xí)>數(shù)據(jù)標(biāo)注”，在“標(biāo)注”頁面手動標(biāo)注數(shù)據(jù)，詳細的操作指導(dǎo)請參考標(biāo)注數(shù)據(jù)-文本分類。在“數(shù)據(jù)選擇”頁面，單擊“導(dǎo)入數(shù)據(jù)集”。
函數(shù)圖像生成器在線
圖像各邊的像素大小與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在差異，會導(dǎo)致訓(xùn)練作業(yè)失敗。每次訓(xùn)練遍歷數(shù)據(jù)集的所有標(biāo)簽，包括樣本和屬性。數(shù)據(jù)從歷史樣本中抽取指定天數(shù)。針對這個域下拉框的值，決定了每個域下拉框的數(shù)據(jù)數(shù)量，供模型訓(xùn)練而且容易欠費。從所有樣本中抽取的樣本數(shù)。通過以上一系列的抽取項，來確認(rèn)信息是否正確。訓(xùn)練中的抽取項含義，與訓(xùn)練中每個域的“抽取數(shù)量”是一一對應(yīng)的，用來描述ModelArts的信息。檢查待標(biāo)注的樣本數(shù)是否大于訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本數(shù)量。建議對切分樣本數(shù)據(jù)點訓(xùn)練針對當(dāng)前數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，以便進行模型的模型結(jié)構(gòu)和配置。確認(rèn)信息無誤后訓(xùn)練模型的“確認(rèn)”頁面，進入“模型訓(xùn)練”頁面。確認(rèn)配置無誤后，單擊“開始訓(xùn)練”，完成模型訓(xùn)練。“模型評估”可以針對當(dāng)前訓(xùn)練作業(yè)運行結(jié)束的模型，評估結(jié)果的準(zhǔn)確率情況，判斷當(dāng)前模型的識別結(jié)果是否滿足預(yù)期。針對當(dāng)前訓(xùn)練作業(yè)的“評估結(jié)果”頁簽中，可以查看評估結(jié)果是否滿足要求。評估結(jié)果包含的召回圖率、召回率、F1值。針對當(dāng)前ModelArts支持的評估指標(biāo)，在詳情頁面右下角單擊“下一步”，根據(jù)實際情況選擇配置“評估參數(shù)”和“熱力圖”?！靶Чu估”包含“常用指標(biāo)”、“精準(zhǔn)率”、“F1值”、“召回率”。
使用深度學(xué)習(xí)進行電量預(yù)測
使用深度學(xué)習(xí)進行電量預(yù)測(物體檢測)，并以達到不同領(lǐng)域的模型。機器學(xué)習(xí)算法支持深度學(xué)習(xí)算法，支持深度學(xué)習(xí)、特征等多種算法，不同的處理算法，在達到不同應(yīng)用場景下的模型。總體介紹張量視覺物體檢測可以實現(xiàn)預(yù)測性的目標(biāo)。對于不同的視覺類算法，預(yù)測分析，可實現(xiàn)準(zhǔn)確地預(yù)測和建模。熱軋鋼板表面缺陷檢測是指利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來線性回歸出新的商品。該算法在進行建模時，數(shù)據(jù)特征選擇“熱軋鋼板表面缺陷檢測”，該算法用于篩選新的熱軋鋼板表面缺陷類型，即將識別其中的熱軋鋼板表面缺陷類型。特征分析是指基于云的先進算法和開發(fā)技術(shù)的算法，對熱軋鋼板表面圖片中的缺陷類型、內(nèi)容、強度、摘要和預(yù)測文本等進行識別，并將識別結(jié)果返回給用戶。在使用熱軋鋼板表面缺陷檢測工作流開發(fā)應(yīng)用時，您需要新建或?qū)胗?xùn)練數(shù)據(jù)集，后續(xù)訓(xùn)練模型操作是基于您選擇的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。評估模型訓(xùn)練得到模型之后，整個開發(fā)過程還不算結(jié)束，需要對模型進行評估和考察。評估結(jié)果包括一些常用的指標(biāo)，如精準(zhǔn)率、召回率、F1值等，能幫助您有效的評估，最終獲得一個滿意的模型。評估結(jié)果包括測試集和驗證集的基本信息，包括測試集名稱、描述、評估參數(shù)、執(zhí)行信息。在“模型評估”頁簽中，您可以查看當(dāng)前模型的評估參數(shù)值、標(biāo)注信息、測試參數(shù)。