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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：

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OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用Mode

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在服务详情页，单击选择“预测”页签。 图4 上传预测图片 单击“上传”，选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定

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用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件； 作业发起方配置 TICS 的横向联邦学习作业，启动训练；

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阶段 相关文档 1 联邦预测 新增支持联邦预测作业。联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 公测 联邦预测作业 2 联邦分析新增union all语法 安全多方计算MPC扩展语法支持union all语法。 公测 创建联邦数据分析作业 3 纵向联

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从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07

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写模板名称，单击“确定”，可将当前配置存为一个外呼模板。 单击“保存”，预测外呼任务创建成功。 返回“外呼任务管理”页签，选择创建的外呼任务，单击“外呼数据”，为外呼任务添加外呼数据。详情请参见配置外呼数据。 返回“外呼任务管理”页签，选择创建的外呼任务，单击“”，外呼任务开始执行。

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必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。

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删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。

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任务，可能需要大量的文本数据；如果是计算机视觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括： 去除重复数据：确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值：填充数据中的缺失部分，常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。

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23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。 25：基于shear的数据增强与原图预测结果不一致。 26：基于superpixels的数据增强与原图预测结果不一致。 27：基于sharpen的数据增强与原图预测结果不一致。

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且数据集正常。 数据集下载完成后，请务必先检查数据集是否已经导入成功，如果数据集还未成功导入，创建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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无需任何人工干预。 实时数据分析 场景概述 实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来的大量数据进行分析，主要包含数据采集，加工，清洗，分析等环节。实时数据分析应用十分广泛，在车联网、金融保险、舆情分析、智慧城市等场景均有应用。 客户瓶颈 收集大数据时需要快速添加大量实例，并在收集结束后删除实例。

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在服务详情页，单击选择“预测”页签。 图4 上传预测图片 单击“上传”，选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定

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不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。

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纵向联邦算法预测阈值 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 表4 DatasetFeatureEntity 参数 参数类型 描述 agent_id String 数据集所属agent id dataset_name String 数据集名称 features

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predict_threshold 否 String 纵向联邦算法预测阈值 is_single_predict 否 Boolean 单方还是双方预测 表4 DatasetFeatureEntity 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name

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训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续

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全方位数据源接入：提供全方位的业务数据源接入能力，包括全部主流关系型数据库，国产数据库，各类大数据平台和多维数据库等。 快速安装部署：降低系统安装门槛，实现快速部署、快速应用、快速迭代，操作简单，系统自动处理数据。 一站式操作：提供可视化流程式数据治理能力、自助式分析模式，简单易操作

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