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- 数据处理——ModelArts AI企业智能开发中至关重要一环数据处理就是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。并且在机器学习的开发过程中,数据处理是需要耗费用户大量时间完成的。因此在ModelArts平台里,我们内置了很多数据处理的能力,去处理用户常见的数据问题,大家可以去使用ModelArts的数据处理能力,了解AI企业开发过... 数据处理——ModelArts AI企业智能开发中至关重要一环数据处理就是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。并且在机器学习的开发过程中,数据处理是需要耗费用户大量时间完成的。因此在ModelArts平台里,我们内置了很多数据处理的能力,去处理用户常见的数据问题,大家可以去使用ModelArts的数据处理能力,了解AI企业开发过...
- 本文讲解ModelArts数据处理模块的数据校验功能:用户上传数据后,先做一次数据校验,将能转换成有效数据的进行转换,不能转换的问题的数据过滤掉,避免后续的麻烦 本文讲解ModelArts数据处理模块的数据校验功能:用户上传数据后,先做一次数据校验,将能转换成有效数据的进行转换,不能转换的问题的数据过滤掉,避免后续的麻烦
- 前言 在很多深度学习的比赛项目中,各种方法trick层出不穷,其中有一种颇受争议的方法就是在测试时使用增强的手段,将输入的源图片生成多份分别送入模型,然后对所有的推理结果做一个综合整合。这种方法被称为测试时增强(test time augmentation, TTA),今天我们就来说说这个测试时增强。TTA流程 TTA的基本流程是通过对原图做增强操作,获得很多份增强后... 前言 在很多深度学习的比赛项目中,各种方法trick层出不穷,其中有一种颇受争议的方法就是在测试时使用增强的手段,将输入的源图片生成多份分别送入模型,然后对所有的推理结果做一个综合整合。这种方法被称为测试时增强(test time augmentation, TTA),今天我们就来说说这个测试时增强。TTA流程 TTA的基本流程是通过对原图做增强操作,获得很多份增强后...
- ModelArts为AI工程师提供了Notebook功能,工程师可在Notebook中一站式完成数据准备、模型训练、预测等操作。本文是针对Notebook的基本使用做的一些分享。在开发环境中创建完成Notebook,单击操作列的“打开”,进入“Jupyter”页面。在“Jupyter”页面的“Files”页签下,会自动地加载上传的文件。根据项目要求,选择和代码环境相匹配的Kernel环境,则... ModelArts为AI工程师提供了Notebook功能,工程师可在Notebook中一站式完成数据准备、模型训练、预测等操作。本文是针对Notebook的基本使用做的一些分享。在开发环境中创建完成Notebook,单击操作列的“打开”,进入“Jupyter”页面。在“Jupyter”页面的“Files”页签下,会自动地加载上传的文件。根据项目要求,选择和代码环境相匹配的Kernel环境,则...
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