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机器学习平台怎么卖

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智能钛机器学习平台

智能钛机器学习平台

智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。
  • 智能钛机器学习平台

    TensorFlow 实现鸢尾花分类,注册与开通服务,用 PyTorch 实现图像识别,操作指南总览,任务列表,模型仓库,计费概述,购买方式,欠费说明,Analytics Zoo,关于 TI-ONE 平台重庆地域下线的公告存储库与 Notebook,使用生命周期脚本配置 Notebook 实例,使用 Notebook 远程连接腾讯云 EMR,Angel 算法简介,Spark on Angel,图算法,PySONA 算法,机器学习算法新建工程与任务流,离线批量服务,查询训练任务列表,外部 API 启动工作流,医疗板块,联系我们,产品简介,应用场景,产品概述,客户价值,操作指南,快速入门,框架,Tensorflow,Spark,PySpark,机器学习,关联规则,异常检测,回归算法,推荐算法,时间序列,聚类算法,分类算法,深度学习,自然语言处理,计算机视觉,数据预处理,可视化,模型评估,PyCaffe,PyTorch,最佳实践,用 Sklearn 实现科比投篮预测使用生命周期脚本配置 Notebook 实例,使用 Notebook 远程连接腾讯云 EMR,算法手册,Angel 算法指南,Angel 算法简介,Spark on Angel,图算法,PySONA 算法,机器学习算法
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  • 智能钛机器学习

    智能钛机器学习(TI-ML)是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。
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  • 智能钛机器学习平台

    智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发及部署支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种 AI 应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。下表为云审计支持的智能钛机器学习平台操作列表: 操作名称资源类型事件名称 启动离线批量服务tioneStartBatchJob 启动 Notebook 实例tioneStartNotebookInstance
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  • 云安全隐私计算

    云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习、MPC(安全多方计算)、TEE(可信执行环境)等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台,TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造,保证数据不出本地即可完成联合建模
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  • 腾讯知识图谱

    腾讯知识图谱是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。支持抽取和融合异构数据,支持千亿级节点关系的存储和计算,支持规则匹配、机器学习、图嵌入等图数据挖掘算法,拥有丰富的图数据渲染和展现的可视化方案……
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  • 云审计

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  • 数据库智能管家 DBbrain

    腾讯云数据库智能管家(DBbrain)是一款可为用户提供数据库性能、安全、管理等功能的数据库自治平台。利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验,将大量数据库问题的诊断优化工作自动化,服务于云上和云下企业。
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  • 机器学习平台PAI

    机器学习平台PAI简单易用、高性能,低成本,解决方案丰富
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  • 词汇表

    通过智能钛机器学习平台工作流建模,即可组织一套完整逻辑和规则的机器学习流程,包含数据接入、数据预处理、特征工程、模型训练和模型评估等流程。模型服务模型服务是基于已训练完的模型提供在线的预测能力,是机器学习深度学习模型训练流程闭环的关键。智能钛机器学习平台上可将模型通过在线部署,让您的模型可以直接对用户提供服务。实例智能钛机器学习平台内工作流每次运行都将生成一个新的实例,实例包括历史实例、参数实例、重跑实例、定时实例等。组件组件是包含 AI 框架的可执行节点,用户仅需上传代码,进行相应的资源配置,即可使用 TensorflowPyspark 等主流的机器学习深度学习开源框架进行模型训练。
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  • 使用可视化建模构建模型

    操作步骤步骤1:新建工程与任务流使用智能钛机器学习平台建模,首先需要完成新建工程和工作流。新建工程登录 智能钛机器学习平台控制台,将平台地域切换为您开通服务时所选地域。步骤2:数据接入智能钛机器学习平台提供两种数据源途径:本地数据和 COS 数据集。其余参数可默认 步骤4:模型训练智能钛机器学习平台内置百余种机器学习与深度学习算子,您可以在左侧算法栏中选择合适的算子进行模型搭建。在智能钛机器学习平台控制台的左侧导航栏,选择【输出】>【模型评估】>【二分类任务评估】,并拖入画布。至此,我们完成了使用智能钛机器学习平台的可视化建模训练模型的流程。
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  • 注册与开通服务

    为了方便您有效地使用腾讯云智能钛机器学习平台,请先完成以下步骤:步骤1 :注册腾讯云账号若您已在腾讯云注册,可忽略此步骤。点此注册腾讯云账号 步骤2 :开通智能钛服务您在使用智能钛机器学习平台前,需要先开通所需地区的后付费计费模式才可正常使用。详情请参考 购买指南。点此进入开通服务页面 步骤3 :一键授权进入 智能钛机器学习平台控制台,在弹出的页面上开通【一键授权】。 单击【前往一键授权】,页面将跳转至访问管理控制台。单击【同意授权】,即可创建服务预设角色并授予智能钛机器学习平台相关权限。 步骤4 :创建 COS 存储桶完成【一键授权】后,在此步骤,您可选择创建个人的付费 COS 存储桶。注意: 创建 COS 存储桶时,所属地域需跟平台开通服务的地域一致,如平台地域处于广州,创建存储桶时所属地域应选择广州。 注意事项一键授权只需要操作一次,授权后则访问管理中已经自动创建角色。
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  • 计费概述

    您在使用智能钛机器学习平台前,需要先开通所需地区的后付费计费模式才可正常使用。计费模式腾讯智能钛机器学习平台提供按量计费的付费模式,随取随用十分灵活,您只需按实际使用的时长付费,按小时结算。欠费2小时后平台自动停止服务,15天后平台销毁数据,数据未销毁状态下,存储资源会持续产生费用,请用户及时删除闲置资源,以免产生不必要的费用。 费用计算示例以下用示例来说明计费模式的计费构成。其他费用使用智能钛机器学习平台时可能会关联使用其他服务并产生费用。例如,通过智能钛机器学习平台使用对象存储 COS 服务,了解更多有关 COS 价格,请参见 COS 购买指南文档。
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  • 产品动态

    Tensorflow 算力资源 新增2卡 P40 机型支持,TI.GN8.3XLARGE112.2xP40 2020-06-26 - 2020年05月 动态名称 动态描述 发布时间 相关文档 迭代优化内置深度学习算子生命周期脚本配置 Notebook 支持与 Git 存储库对接 通过与 Git 存储库的对接,用户可以避免误删的数据丢失,同时方便与伙伴协同开发与版本控制,公开库里的 Notebook文件也可 load 下来进行学习与编辑2020-03-07 上线公告 2020年01月 动态名称 动态描述 发布时间 相关文档 平台在控制台正式上线 平台在腾讯云官网控制台正式上线 2020-01-15 - 广州地域服务正式商业化 平台广州地域服务正式商业化SDK 功能 您可以使用 TI SDK 提交机器学习和深度学习训练任务到 TI-ONE。Notebook 简介 2019年09月 动态名称 动态描述 发布时间 相关文档 新增任务列表功能 支持在任务列表中查看任务运行状态、运行时长、占用资源等信息 2019-09-24 任务列表 支持特征组合 支持机器学习特征的组合和选择
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  • 简介

    欢迎使用 智能钛机器学习平台 API 3.0 版本。全新的 API 接口文档更加规范和全面,统一的参数风格和公共错误码,统一的 SDKCLI 版本与 API 文档严格一致,给您带来简单快捷的使用体验。更多腾讯云 API 3.0 使用介绍请查看:快速入门智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练到模型评估的全流程开发支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。
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  • 用 Sklearn 实现科比投篮预测

    上传数据本案例通过本地数据节点上传所需数据: 在 智能钛机器学习平台控制台 的左侧导航栏,选择【输入】>【数据源】>【 本地数据】,拖入画布中 。特征转换在智能钛机器学习平台控制台的左侧导航栏,选择【框架】>【深度学习】>【 TensorFlow】。 将【 TensorFlow】拖入画布中,并右键重命名为“特征转换”。特征选择此特征选择功能亦由【案例相关材料】中的相关代码 feature_selection.py 提供: 在 智能钛机器学习平台控制台 的左侧导航栏,选择【框架】>【深度学习】>【TensorFlow分类器此分类器功能亦由【案例相关材料】中的相关代码classifier.py提供: 在智能钛机器学习平台控制台的左侧导航栏,选择【框架】>【深度学习】>【TensorFlow】。模型评估在智能钛机器学习平台控制台的左侧导航栏下方,搜索【二分类任务评估】,并拖入画布中。
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  • Angel 算法简介

    Angel 是由腾讯自研并开源的高性能分布式机器学习和图计算平台,它提供了用于特征工程、模型构建、参数调优、模型服务和 AutoML 的全栈设施,包括传统机器学习、深度学习、图表示学习和图神经网络等算法图算法图算法基于 Spark-on-Angel 系统,利用 Angel 对高维稀疏数据的存储能力和 Spark 对海量数据的处理能力,搭建了端到端的图计算平台,为您提供节点测度(PageRank、Kcore、Closeness),社区发现 LPA,FastUnfolding 和图表示学习 LINE,Word2Vec 等算法。PyTONA 算法PyTONA 算法将 Angel 的参数服务器与深度学习系统 PyTorch 相结合,使用户可以在利用 PyTorch 编写最新推荐模型的同时,利用 Angel 参数服务器的扩展性,进行大规模分布式的推荐模型训练机器学习算法智能钛机器学习平台还提供基于 Spark on Ange 的机器学习算法,如分类算法等。如果需要运行 Spark on Angel 自带算法,建议您使用各个算法对应的算法组件。
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  • 用 PyTorch 实现图像识别

    本文通过智能钛机器学习平台提供的 PyTorch 框架搭建一个简单的神经网络模型实现 MNIST 手写数字识别。通过本文的学习,您可以掌握如下操作: 如何在智能钛机器学习平台使用 PyTorch 框架。 如何上传数据集至 COS 并通过代码访问。 如何上传自定义代码。 如何在工作流页面向自定义代码传参。部分手写数字图像示例如下: 整体流程利用智能钛机器学习平台完成手写数字识别任务,我们需要完成以下几个步骤: 准备案例所需数据集。 用户本地准备实现手写数字识别任务的自定义代码。利用智能钛机器学习平台提供的 PyTorch 框架运行自定义代码。 查看工作流运行状态和结果。 整体工作流示例如下: 注意: 您可以按需自行配置资源参数,不同资源实例类型对应的价格不同。二、利用 PyTorch 框架运行自定义代码在 智能钛机器学习平台控制台 的左侧导航栏中,选择【框架】>【深度学习】>【PyTorch】,并拖入画布中。
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  • 用 Spark 计算圆周率

    案例背景Spark 框架面向使用 ScalaJava 的 Spark 用户,用户编写 Spark 应用程序并编译打包成 jar 包后,可通过智能钛机器学习平台提供的 Spark 框架运行自定义代码。本案例以利用 Spark 计算圆周率为例,向用户介绍:如何在智能钛机器学习平台上使用 Spark 框架,如何上传 jar 包,如何通过工作流页面向自定义代码传参,在自定义代码中如何读取 COS 上的文件整体流程在智能钛机器学习平台运行用户自定义 Spark 代码,主要包含以下步骤: 本地编译源代码,完成打包。利用 Spark 框架完成圆周率计算。查看工作流运行状态和结果。+ _) println(sPi is roughly ${4.0 * count (n - 1)}) spark.stop() }} scalastyle:on println本地打包由于智能钛机器学习平台内置的二、利用 Spark 框架完成圆周率计算在 智能钛机器学习平台控制台 的左侧导航栏,选择【框架】>【机器学习】>【Spark】,并拖入画布中。
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  • 智能钛机器学习平台的模型怎么从外部调用?

    例如,我有一个flask建立的web网站,怎么调用智能钛机器学习平台的模型进行训练和分类呢?
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    回答:1

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