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数据库服务器_阿里云解决方案_多少钱

2021-07-19 19:02 出处:欧普曼云计算 人气: 评论(0

TL;DR数据属性推荐使用动态创建的深度学习模型(通过TensorFlow构建并在GPU上进行培训)

简介

无论您是考虑在生产中使用数据属性推荐服务,还是将其与其他ML解决方案进行比较,或者您只是一个"深入"的人–在某个时间点,您将对数据属性建议如何进行预测感兴趣。在这篇博文中,我将给出更多的技术细节,并回答最常见的问题。

我假设您熟悉机器学习的基本概念,如果不熟悉,请查看这篇博文末尾的链接了解更多信息。

任务

数据属性推荐解决了多标签分类问题,它是有监督机器学习的一个子集。有监督意味着,为了训练模型,应该首先提供带有标签(=正确值)的训练数据。多标签是指一个模型可以一次独立预测多个类别(如产品类型、生产工厂、危险标志)。

特征/标签

在上传数据到数据属性推荐之前,用户必须指定其结构,也就是说,将所有的特征和标签与其类型一起命名。这称为数据集模式。

示例

数据集

数据属性建议接受UTF-8编码CSV格式的数据,带有分号;分隔符。为了减小传输数据的大小,可以使用gzip工具压缩CSV文件。在谈到机器学习模型之前,有必要引入另一个概念:模型模板。简言之,模型模板是创建模型的一组数据预处理步骤和逻辑。这些模板是来自不同行业和不同用例的客户的多个共同创新项目的结果。

模型模板由预处理和模型生成器逻辑组成

到目前为止,数据属性推荐有两个内置的模型模板,物联网培训,移动物联网,都使用人工神经网(也称为深度学习体系结构)来实现是前馈网络。这是指向当前模板列表的链接。将来,可以根据需要向服务中添加带有其他方法(RNN/CNN/集成)的附加模板。

模型模板的第二部分包括模型构建逻辑,该逻辑将数据集模式作为输入,并为其生成一个空的(未训练的模型)。结果是,德国云服务器,为每个数据集创建了一个独特的模型体系结构。

机器学习模型

让我们假设您已将数据与数据集模式一起上载,开始云,并已成功验证。此外,您还选择了最适合您需要的模型模板。现在您已经准备好训练模型了—这只是另一个API调用,当您这样做时,数据属性建议会从底层平台请求一个GPU(如果您正在试用CPU)容器,并用您的数据训练模型。这里我们还有几点要提:

首先,张量流被用作训练和预测的框架。其次,在开始培训之前,服务根据标签值执行分层拆分,并将数据分为3部分:培训、验证和测试数据,按80/10/10的比例拆分。模型训练完成后,通过模型上的GET type API调用,您可以看到数据测试部分收到的精度或F1分数等指标

重要的是要了解最终模型可能会以训练数据、数据集模式和模型模板的组合形式呈现。

final words

最初,本文旨在简要介绍数据属性推荐的机器学习部分,物联网概念,但在谈到全面的端到端实现时,仅隔离这一部分是一个挑战。

我希望这对您有用。如果能在评论中收到您的反馈/问题,那就太好了。如果您想阅读更多关于数据属性推荐的内容,并收到关于新帖子的通知,请遵循数据属性推荐。

有用链接:

https://help.sap.com/dar–数据属性建议文档https://developers.sap.com/mission.cp-aibus-data-attribute.html–数据属性推荐教程任务https://platformx-d8bd51250.dispatcher.us2.hana.ondemand.com/protected/index.html#/serviceCatalog/55681385-43a6-4d92-8706-6340a74a8f2d–SAP云平台发现中心https://help.sap.com/viewer/204887c82baf42cc929c3d8b2286b44e–AI和ML词汇表

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