从钉钉的创建企业内部群或创建场景群接口获取。对于已存在的群，可以用钉钉的根据corpid选择会话JSAPI获取。 图片链接 消息预览图链接。 表4 机器人发送文件消息 参数 说明 群聊ID 从钉钉的创建企业内部群或创建场景群接口获取。对于已存在的群，可以用钉钉的根据corpid选择会话JSAPI获取。

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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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sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移前源数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前源数据的数据集实例。 源数据引用变量名

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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。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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单击右下角“立即购买”，进入“订单确定”页面。 在“订单确定”页面，确认订单详情无误之后，单击“去支付”完成购买。 查看问答机器人 购买的机器人，会显示在您对话机器人服务控制台中，智能问答机器人的列表里。在问答机器人列表右上角，您可以选择机器人状态筛选您购买的机器人，或者输入名称关键字，单

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介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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启动部署上线后，可以在“部署上线”界面查看模型部署上线的状态。 部署上线将耗费较多时间，请您耐心等待。当“部署上线”页签版本管理区域的状态由“部署中”变更为“运行中”，部署完成。 在自动学习界面中，仅支持将训练后的模型部署为在线服务，如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”，请参见自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？。

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启动部署上线后，可以在“部署上线”界面查看模型部署上线的状态。 部署上线将耗费较多时间，请您耐心等待。当“部署上线”页签版本管理区域的状态由“部署中”变更为“运行中”，部署完成。 在自动学习界面中，仅支持将训练后的模型部署为在线服务，如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”，请参见自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？。

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。 表2 创建应用 参数 说明 第三方应用 配置说明如下所示： 科大讯飞平台应用的“自然语言模型”配置为“AIUI通用语义模型”时，如配置应用所示。请从下拉框中选择“科大讯飞AIUI通用语义模型”。 科大讯飞平台应用的“自然语言模型”配置为“星火交互认知大模型”时，如配置应用所示

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包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题： 智能问答机器人

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在开始训练之前，需要设置训练参数，然后再开始模型的自动训练。 在自动学习页面，单击创建成功的项目名称，进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 在“数据标注”页面，单击右上角“开始训练”，然后在弹出的“训练设置”对话框中，参考表1填写相关参数，然后单击“确定”，开始进行模型训练。 表1

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B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的

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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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服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择自动学习，进入自动学习总览页面。 在自动学习列表上方

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根据业务的需求，一般需要定义的问题内容包括问题描述、已知参数、约束条件、优化目标。 问题描述：运筹优化算法所要解决的实际问题描述，例如计划生产的产品收益等。 已知参数：解决问题过程中的已知参数，例如生产原料，具备不同技能的生产工人、各种生产机器等。 约束条件：解决问题过程中的约束条件，例如每台机器不能连续生产20小时，每个工人不能连续工作16小时等。

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模型），则模型文件必须满足自定义模型规范（推理）才支持模型自定义推理。 当使用 自定义镜像 部署推理服务时，要确认镜像是否满足自定义镜像规范，否则无法成功完成推理服务的部署。 部署推理服务 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需要部署为推理服务的模型，单击模型名称进入模型详情页。

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知识测试”。单击“新增”。 输入测试用例组名称，例如“机票预订机器人”，选择机器人，并设置主叫ID（即主叫号码）。 单击“保存”，保存机器人配置。 单击新增加的测试用例数链接，进入用例管理页面。 单击“新增”，填写用例名称。 单击“管理用例详情”，进入详情页面。 单击“添加”，填写各字段含义如下所示。

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 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

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面，继续配置可信联邦学习作业的参数，参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据集配置”的“可选数据列表”：

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 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。 可信智能计算节点 数据

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为“validation.py”和“model_validation”。 用例：一行配置一个具体的模型包验证用例，需要设置用例名（示例：test）、数据集、 数据实例 和验证指标值。可单击右侧的图标，设置多条用例。 本例已写入数据集实例，无需再设置。在其他场景中，可根据实际情况设置。

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