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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让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案，供您参考： 基于规则构建：您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如： 表1 采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标

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表2 训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。

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播放音乐 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 支持播放wav、pcm和单声道mp3音频文件。可以播放本地或在线音乐文件。 接口调用步骤 实现过程 加入房间

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播放音乐 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 支持播放本地或在线音乐文件，文件格式支持播放wav、pcm和单声道mp3音频格式。 接口调用流程 实现过程 加入房间

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播放音乐 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 支持播放wav、pcm和单声道mp3音频文件。可以播放本地或在线音乐文件。 接口调用流程 实现过程 加入房间

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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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播放背景音乐是否支持在线音乐？ 暂不支持。 父主题： SDK使用

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数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注，将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注工具对原始数据

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调用成功时表示调用结果。 调用失败时无此字段。 audio_name String 背景音乐名称。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 示例 请求示例

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播放音乐文件 功能描述 混音是将音乐文件和麦克风音频混合，一般用于播放时长较长的背景音乐或者伴奏。同一时间只能播放一个音乐文件。可以在本地播放，也可以同时播放给其他与会者听。 可以播放本地或在线音乐文件，文件格式支持播放wav、pcm和单声道mp3音频格式。 接口调用流程 实现播放音乐文件

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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examples/deepspeed/ds_z2_config.json ZeRO-3，配置以下参数 deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_config.json 否，默认选用Accelerate加速深度学习训练框架，注释掉deepspeed参数。 是否使用固定句长

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范

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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。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 无监督车牌检测工作流

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功能特性 基于AI智能引擎的威胁检测 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、无监督学习模型、有监督学习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高危场景进行智能检测。通过S

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xgboost是有监督的算法。模型推荐里面增加了超参搜索的功能，有给出参数取值的推荐区间。用户也可以根据实际情况修改。 如果推荐的是无监督的异常检测算法，可能会同时推荐几个算法。那模型训练的时候，针对不同的算法，会分别进行模型训练，得到不同的模型，通过集成学习投票法策略，推荐得到更符合且更准确的异常检测模型。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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背景音乐是否支持循环播放？ 支持，调用startAudioFile接口，设置循环次数“cycle”为0，表示无限循环播放。 父主题： SDK使用

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Pro>视觉套件”控制台选择“我的工作流>无监督车牌检测工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发车牌检测模型，自主上传数据训练模型，实现车牌检测和识别功能。 图1 无监督车牌检测工作流流程 表1 无监督车牌检测工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用之

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