018-时间序列组件 时间序列组件 ARIMA ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)差分自回归移动平均模型,时间序列预测分析方法之一。 ARIMA(p,d,q)中,AR是自回归,p为自回归项数;MA为移动平均,q为移动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。 输入 输入一个数据集,需要指定排序列、数值列。 排序列为对时间序列进
003-数据处理组件 数据处理 SMOTE过采样 SMOTE算法的基本思想就是采用KNN技术对少数类别样本进行分析和模拟,并将人工模拟的新样本添加到数据集中,进而使原始数据中的类别不再严重失衡。 输入 输入一个数据集。 填写过采样率、过采样依赖的标签列与过采样标签。 输出 SMOTE过采样后的数据集。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 过采样率 是 过采样扩充的样本数占当前该标签样本
自动搜索作业简介 自动搜索作业简介 超参搜索是机器学习/深度学习技术中的关键一环,无论是机器学习的树模型参数、特征选择、还是深度学习的学习率/权重衰减等等,甚至于网络结构的选择,都会涉及到搜索最优参数的需求。传统的人工超参搜索需要有经验的工程师耗费大量的时间和精力进行手动调优,而自动超参搜索能够在节省人力的情况下,自动地进行超参调优,更有效率地寻找最优解。 本模块提供的自动搜索作业,旨在帮助用户实
自定义作业简介 自定义作业简介 自定义作业提供高性能的计算环境,用于进行大规模分布式的模型训练及优化。您可以使用不同框架,编写代码进行多轮训练和迭代,将结果输出到BOS对象存储,或者发布模型到模型仓库。 训练方式简介 自定义作业预置的训练环境支持机器学习和深度学习常用的python库。您可以将代码文件和数据集存储在您的BOS对象存储中,并且在编辑自定义作业时从BOS选取这些文件进行训练。训练好的模
002-数据集组件 数据集组件 数据集 导入用户在EasyData中创建的数据集中的数据。 输入 选择平台上的数据集。要求为“ 1、数据集数据量不为0;2、数据集状态非智能标注中,非导入中;3、数据集需为2022年7月15日后创建。 ” 输出 输出是选择的数据集。
根据最新风控政策要求,在您使用对象存储 BOS 前,还需完成百度智能云高级实名认证。 完成高级实名认证 根据风控要求,自 2021 年 4 月 19 日起,对象存储 BOS 的用户需完成百度智能云高级实名认证,认证涵盖个人用户和企业用户。
因此,盛和信科技期望早日研发出一款应用软件,可以通过快速、准确识别车辆身份的方式,为操作人员优化作业,增强公司风控能力。 解决方案 盛和信利用自身在企业软件开发和移动互联网应用领域的丰富经验,结合百度大脑OCR的VIN码识别技术后,成功打造出一款移动端的在线盘库APP。
体验本地demo 点击「本地demo体验」即可在立即上传图片进行预测 接入摄像头 使用接入摄像头功能首先需要添加摄像头,请参考第②步,完成后按照第③步操作 注:服务启动后也可参考「模型发布」模块的技术文档进行开发使用,本文档主要介绍IEC使用功能 ②添加摄像头 导航栏点击「我的摄像头」-「添加摄像头」,定义摄像头名称、备注后即可添加摄像头。支持本地摄像头和网络摄像头。
五、文本智能标注原理说明 训练模型过程中,通常需要经历数据集准备(标注)、任务网络配置开发、模型的训练和部署等重要过程。很多时候,模型训练在数据准备阶段遇到数据量不足的问题,使模型开发过程迟迟不能启动。 平台推出的文本智能标注功能,目标是通过少量的已标注数据样本,来获得大规模的智能标注数据,通过减少人工逐一校验的工作,使用智能标注数据来训练小型网络模型,以获得效果和性能更优的模型预测服务。
系统支持 硬件环境要求 Linux CPU: x86_64 NVIDIA GPU: x86_64 HUAWEI Atlas 300: x86_64 单次预测时延根据具体设备、线程数不同,数据可能有波动,请以实测为准 激活&使用步骤 离线SDK的激活与使用分以下三步: ① 下载SDK后,在 控制台 获取序列号 ② 本地运行SDK,并完成首次联网激活 通过左侧导航栏查看不同操作系统SDK的开发文档