平台去重策略 平台提供了可去重的数据集,即对您上传的数据进行重复样本的去重。注意:当您确定了数据集为去重或非去重的属性后,便不可修改。 当您创建了一个去重的数据集时,在后续上传数据的过程中,平台可通过检验您当前上传的样本与已上传到此数据集下的样本是否相同,如果相同,则会使用新的样本替代旧的样本。
序列标注数据导入 创建数据集 您可以在BML中,选择“数据管理/标注”并点击按钮“创建数据集”,对话框中选择数据类型为“文本”,标注类型选择“序列标注”,同时您需要根据您的标注数据,选择此序列标注数据集的标注体系(详见文档《序列标注标注说明》)。注意:当前序列标注数据集不支持在线标注功能,您在序列标注数据集中仅能上传标注数据。
导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 从已有数据集导入已标注数据 查看已标注数据 导入已标注数据方式说明 如果您已有标注好的数据,支持快速导入到BML,方便直接进入后续训练环节。 实例分割任务向选定的数据集导入已标注好的数据目前支持一种方式: 将其他数据集已经标注好的数据导入 从已有数据集导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据,支持选择数据集及导入的具体标签进行导入。
导入未标注数据 目录 导入未标注数据方式说明 从本地上传图片导入 从本地上传压缩包导入 导入线上已有数据集 导入未标注数据方式说明 为选定的实例分割数据集导入未标注数据(即原始图片)的方式有两种。一种为从本地选择图片文件;一种为从平台中其余同为图片类型数据集中导入。 从本地上传图片导入 选择 无标注数据-本地-上传图片 ,点击上传图片后选择本地图片文件进行导入。
配置专家模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式: AutoML模式:全流程自动建模,用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可,而无需关注数据处理以及算法配置等过程,系统会自动完成建模过程,并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。 专家模式:高度开放的建模方式,用户可以进行特征工程、算法、超参搜索等配置,具备相关技能的开发者可以在方式下获得更多的开发自由度。
数据增强算子参考 适用于图像分类的数据增强算子 算子名 功能 ShearX 剪切图像的水平边 ShearY 剪切图像的垂直边 TranslateX 按指定距离(像素点个数)水平移动图像 TranslateY 按指定距离(像素点个数)垂直移动图像 Rotate 按指定角度旋转图像 AutoContrast 自动优化图像对比度 Contrast 调整图像对比度 Invert 将图像转换为反色图像 Equalize
短文本匹配数据标注 短文本匹配数据标注 打开短文本匹配数据集的标注页面,您可以看到全部未标注的数据 在页面右侧选择两个文本是相似还是不相似,便可完成标注
Notebook导入数据集 BML基于Jupyter提供了在线的交互式开发环境,在此基础上也为用户提供了便捷导入数据集的方式。 通过平台导入 先点击数据总览,并点击创建数据集,将数据集上传到 BML 平台进行纳管。 进入Codelab Notebook,点击导入数据集插件,并选择从平台数据集的导入方式,选择已经在平台纳管的数据集进行导入。
平台去重策略 平台提供了可去重的数据集,即对您上传的数据进行重复样本的去重。注意:当您确定了数据集为去重或非去重的属性后,便不可修改。 当您创建了一个去重的数据集时,在后续上传数据的过程中,平台可通过检验您当前上传的样本与已上传到此数据集下的样本是否相同,如果相同,则会使用新的样本替代旧的样本。
平台去重策略 平台提供了可去重的数据集,即对您上传的数据进行重复样本的去重。注意:当您确定了数据集为去重或非去重的属性后,便不可修改。 当您创建了一个去重的数据集时,在后续上传数据的过程中,平台可通过检验您当前上传的样本与已上传到此数据集下的样本是否相同,如果相同,则会使用新的样本替代旧的样本。