机器学习PAI一般部署类bert的funetune模型的方法有文档参考吗？
机器学习PAI一般部署类bert的funetune模型的方法有文档参考吗？在自己环境下finetune，但想将fintune的模型部署到eas
构建高效机器学习模型的策略与优化方法
机器学习作为一种强大的数据分析手段，它的核心在于通过训练得到一个可以从数据中学习并做出预测的模型。然而，构建一个高效的机器学习模型并非易事。它需要对数据处理、算法理解、模型评估和参数调优等多个环节有深入的认识和丰富的实践经验。以下是几个关键的步骤和建议，可以帮助我们构建更高效、性能更强的机器学习模型...
机器学习PAI如果valid数据集量级太大严重影响评估效率和整体效率，这个有什么方法可以解呢？
机器学习PAI分布式训练的时候，需要valid数据集来早停。但是无论是分配master做评估还是separate模式，都是在单台机器上做推理，如果valid数据集量级太大严重影响评估效率和整体效率，这个有什么方法可以解呢？
机器学习PAI怎么用Alink的相关方法解析取到metrics里的值？
机器学习PAI怎么用Alink的相关方法解析取到metrics里的值？LSTNetPredictBatchOp类型的变量存的是下面的数据 pred1 {"data":{"ts":["2021-12-04 00:00:00.0"],"metrics":["0.26510030031204224 0.7...
机器学习PAI代码每次输出的结果都不一样，有没有类似随机种子的方法可以固定输出？
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【机器学习】数据清洗——基于Numpy库的方法删除重复点
引言: 在进行数据分析和机器学习任务时，经常会遇到数据中包含重复值的情况。处理这些重复值对于保证数据质量和模型性能至关重要。 本文将介绍如何利用 NumPy 库中的功能来删除重复点，包括基于行、列以及全部点的删除方法。 首先，我们将深入了解 NumPy 库中的 numpy.unique() 函数，该...
【机器学习】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点
引言 在机器学习领域，高质量的数据是构建强大模型的基石。而数据清洗作为数据预处理的关键步骤之一，对于确保数据质量至关重要。 本博客将重点介绍基于Pandas库的强大功能，特别是drop_duplicates()方法，来处理数据中的重复点。通过深入了解这一方法及其不同应用场景，读者将能够更有效地进行数...
[帮助文档] 在不同类型的设备中安装Blade的方法
Blade的安装包包括了Wheel包和SDK。在CPU和CUDA环境，您需要安装Wheel包进行模型优化，安装SDK部署模型推理。而在端侧设备中，您只需要安装Wheel包进行模型优化即可，Blade完成优化后直接输出MNN模型，您可以使用MNN部署模型推理。本文详细介绍如何在不同类型的设备中分别安装...
实现机器学习算法时，特征选择是非常重要的一步，你有哪些推荐的方法？
特征选择确实是机器学习中非常关键的一步，它可以帮助减少特征维度、提高模型的性能和泛化能力。以下是一些常见的特征选择方法： 过滤法：根据某些统计指标或阈值来筛选特征。例如，使用相关系数、信息增益、方差等来评估特征的重要性。包裹法：将特征选择作为模型训练的一部分，根据模型在不同特征子集上的性能来选择特征...
使用机器学习算法进行文本分类的方法与实践
随着互联网和社交媒体的发展，大量的文本数据被产生和存储。如何从海量的文本数据中快速准确地提取有用信息成为一个重要的问题。文本分类作为自然语言处理（NLP）领域的关键任务之一，能够将大量的文本数据自动分为不同的预定义类别，为信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等应用提供基础支持。 在进行文本分类时，首先需...
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