ブログ公式ブログを参照するには元国立公園は、ブログを公開し：ブログガーデン＆Huawei社のクラウドAI賞品戦争キャンプの友人：AIの賞品を学びます
そのAIのためのホットな話題だけでなく、Huawei社のクラウドブログ庭の関節人形（マイナー）で、私はこのイベントに参加することを決めました。
今、Huawei社のクラウドは、Huawei社のパフォーマンス上のクラウドから、それがあるべき、アリクラウドに追いつくために全力を開始しました。それはプロモーションの様々な、とHuawei社のクラウドAIサービスなど様々な製品を導入しました：ModelArts。
ModelArts、モデルアート。プロセスがダウンした後、私はModelArtsの予備的な理解を持っています。
ModelArtsは、データ収集、モデルのトレーニング、ワンストップ・サービスでの展開モデルです。あなたがAI白であれば、私と同じように、私はトレーニングモデルは、モデルは、フルタイムの乳母のように、その後、ModelArtsを使用する方法である方法でどのように体験してみたい、あなたは無痛AIを体験してみましょう。あなたは手のラインに必要としないと、コードは、データ機能の動作、ノーコードなしバグを必要としません。あなたはModelArtsに動作環境、導入サービス、これらの迷惑な仕事を構築する必要はありません。
もちろん、偉大な神のいくつかのために、私は自分のコードになるように上位ビットの制御、より良いデバッグを書くことを好むだろう、この時間ModelArtsは展開ツールとなります。残念ながら、私のpythonを知らない、ModelArtsはML.NETをサポートしていません。
その後、画像を認識するための簡単なModelArts自動学習があります。
まず、チームの公式ブログパークボーエンによると、マイクロ・シグナルを追加し、2つのGPUインスタンスを購入し、自動的に5時間を学ぶために3元を費やしています。
自動学習はああアルゴリズムとGPUインスタンスを指定する必要はありません。だから、馬鹿のカメラのような自動学習は、ちょうどそれにシャッターを押してください。
自動学習プロジェクトは、私はブラックボックスがあり、それは引数が何であるかを知らないアルゴリズムを使用していますかわからない、白は使用するのに適しています。
準備はアクセスキーを取得して設定する、Huaweiの公式ドキュメントに従っているだけでなく、OBS（ストレージサービス）を作成し、モデルのトレーニングセットは、OBSに格納されます。
https://support.huaweicloud.com/prepare-modelarts/modelarts_08_0002.html
そして、画像自動学習の分類をクリックしModelArtsコンソールに進み、
その後、Huawei社のクラウド続くチュートリアルを、データセットをダウンロードし、データのタグ付け、40個の花の合計、それぞれに再生されるタグにデータをアップロードします。
バラ、タンポポ、ヒナギク、ヒマワリ：4は、4つのラベルの合計を過ごしています。それぞれの花は10枚の絵を持っています。
タグを演奏した後、それは本当に訓練を受け、研修モデルをクリックしてください。それは本当だから、トレーニングモデル選択0.1時間、お金を使うことに注意してください！実験的な性質として、少し良く短い時間を選択します。次のようにトレーニング結果があります。
良い訓練の後、問題なく、それが実際に配備され、キーの配置を展開]をクリックします。
展開後、[実行]をクリックし、実際に実行します。本当にあなたは花を識別することができます！結果を見ることができ、それぞれの花は再試合への権利を持って、私はそれはそれは、私たちが知らない多変量分類アルゴリズムのいくつかの種類であるべきだと思います。
それは単純ではないですか？ModelArtsコンソールでは、我々は、このような花の絵識別サービスを持っていました。しかし、また、オハイオ州のAPI呼び出しをサポートしています。
ModelArtsはそれよりもはるかに多くの操作を行い、より高度な機能にも自分自身を学ぶ必要があります。あなたはAIエンジンああとしてML.NETとうまくすることができますが、ML.NETはまだ開発中である場合は、フォローアップは、学習のより多くの機能が豊富な深さを追加します。
Iこれは、開口部、簡単な紹介で、フォローアップHuawei社ModelArts経験を記述していきます、私はユーザー識別の次ModelArts広告の機能開発をしたい、自動学習プロジェクトModelArts予測分析では、と私のニーズ非常にフィット。
