模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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无监督车牌检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件

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基于AI智能引擎的IAM异常行为检测 威胁检测服务 在基于威胁情报和规则基线检测的基础之上，融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景实现了异常行为的智能检测。 挖掘数据特性，创新算法架构

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目前为止，时序数据标注仅支持对OBS桶中的csv数据文件进行标注。时序数据标注仅提供数据打标签功能，不做OBS桶资源的管理以及OBS桶中数据的管理。对于OBS桶和数据的管理，由其他工具完成。 时序数据标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据

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互联网数据是通过网站开放的API接口或网络爬虫来自动获取的。获取互联网数据需要先获得数据使用权，然后通过合法渠道获取数据。网络爬虫只能获取网站上公开的、不涉及版权和商业侵权的数据。 公有云存储中的数据自动入湖 数据接入提供基于公有云的数据迁移能力，支持对接公有云不同的存储服务和数据处理

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务（OBS）、虚拟私有云（VPC）的日志数据进行持续不断的检测，威胁检测服务在第一时间发现潜在威胁告警，您可在第一时间进行核查、处理，缩短潜在威胁的风险周期，大程度降低风险损失。 威胁告警按严重等级划分 威胁检测服务对检测到的告警结果通过告警的严重性等级（致命、高危、中危、低危、

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String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 job_id Long 训练作业的ID。 job_name String 训练作业的名称。 create_time Long 训练作业的创建时间。 示例

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelAr

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介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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V2025预测，到2025年，企业人工智能利用率将达到86%。新需求，新技术，新产品，成功的解决方案和具备对应能力的开发工程师、规划设计人员和工程人员，对于这场变革和企业的蜕变更是缺一不可的关键。基于此，华为云推出了华为企业人工智能高级开发者培训专业服务，旨在培养具有图像处理、语

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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管理员需要对固定的学员进行连续多次培训，需要提前设置好规则，让学员不断地在规定时间内进行学习学习项目支持设置循环任务，任务每执行一次后都会复制原有项目（包括项目内容、规则、参与对象），并在复制的新项目中对设定的参与对象进行重复的任务分派。 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-循环任务设置

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检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算

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此外，本方案借助 GaussDB 双集群强一致、存算分离的先进设计理念，结合GaussDB的特异性能、鲲鹏处理器的强大计算能力、NOF网络的低延迟通信以及Dorado存储的可靠性与高性能，实现了全栈组合的深度调优。这一组合不仅确保了集群级故障的完全隔离，更实现了双AZ双活的部署模式，从而在保障业务连续性的同时，实现了RP

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实现与各类数据源的接口、格式转换等。 数据管理模块 提供源数据、标注样本的存储、导入导出、查询等功能。 数据处理模块 主要实现数据的预处理，包括标签处理、缺失值填充、数据标准化等。 特征处理模块 主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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