帮助文档
  • 帮助文档
  • 注册账号
    • 个人设置
    • 团队设置
  • 开发者文档
    • 开发者工具
      • Python SDK
      • CLI
      • Open API
        • Dataset Operation
        • Data Operation
      • 示例演示
        • 模型训练
        • 数据挖掘
  • 产品使用文档
    • TensorBay
      • TensorBay 适用于算法研究的各个阶段
      • 概念说明
      • 快速入门 - 开发者版
      • 快速入门 - 团队版
      • 数据集准备
        • 新建数据集
        • 管理云服务上的数据
          • 阿里云oss用户授权RAM
        • 利用数据集筛选快速新建
        • 数据合并拆分及复制移动
        • 通过Fork使用公开数据集
      • 数据版本管理
        • 管理数据文件
        • 管理标注数据
        • 管理数据集信息
        • 管理版本信息
        • 管理数据集分支
        • 数据集活动
        • 数据集设置
      • Pharos 数据可视化
        • 获取 Pharos
        • Pharos 使用指南
      • 团队协作
        • 创建团队空间
        • 资料/成员管理
        • 数据集管理
        • 团队活动日志
      • Action 流程自动化
        • 新建工作流
        • 运行工作流
        • 管理工作流
        • YAML语法说明
        • Crontab语法说明
        • 自动化配置
      • 如何与Pipeline集成
    • Open Datasets
      • 数据集概念
      • 查找公开数据集
      • 在线预览数据及标签分布
      • 在线使用并管理数据集
      • 下载公开数据集
      • 找不到想要的数据集？
  • APPs
    • GroundTruth Tools
      • 图片标注
      • 语音分类
    • TeraGood Service
      • 需求方使用手册
      • 运营方使用手册
      • 标注方使用手册
    • Sextant
      • 新建评估
      • 自定义Metrics
      • 参与评估
      • 查看评估结果
  • 更新日志
  • 格物钛官网
由 GitBook 提供支持
在本页
  • 模型训练
  • 数据挖掘

这有帮助吗？

  1. 开发者文档
  2. 开发者工具

示例演示

格物钛帮助中心提供了示例作为您的快速入门指南，帮助您学习如何进行模型训练和数据挖掘。

上一页Data Operation下一页模型训练

最后更新于3年前

这有帮助吗？

模型训练

本示例将在线训练一个基于MNIST数据集的分类模型, 帮助您快速了解格物钛数据平台。

数据挖掘

基于TensorBay Action平台，本示例将搭建一个整合数据爬取、数据转化、数据提取和数据分析四步骤的工作流。

模型训练
数据挖掘