default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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学员档案支持以时间、部门、在职离职人员和按学员姓名来筛选查询所有学员所参与学习的所有学习完成情况。 操作路径：报表-员工档案-学员档案 图1 学员档案 认证档案 认证档案版块主要展示了学员的证书认证数据、线上学习时长与学时数等。与自学档案相同，学员的认证档案数据也可以选择进行汇总导出或者明细导出。

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实例中创建GPU类型的负载，以tensorflow的图像分类为示例，演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。 优势 使用容器化的方式做此类人工智能训练与推理有如下优势： 容器化消除环境差异，不需要自己安装各种软件和配套版本，如python，tensorflow，cuda

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学分管理与证书管理 学分管理 学员通过自学课程、学习任务、考试任务三种方式进行学分的获得，从而可以兑换积分获得奖励 操作路径：运营-学分管理-【学分设置】 图1 学分设置 证书管理 证书是用于设置学员完成学习项目、学习任务、新员工任务、考试任务、岗位认证等，是否可以获得指定的证书。

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英

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丰富的自学开放课程。 准备工作 华为云学生账号登录Classroom，进入教学平台。 操作步骤 在教学平台首页，选择“MOOC课程”页签，单击“全部”进入到MOOC课程。也可以根据需要进入不同类型的课程专区。 根据需要进入相关课程，开始学习。 学生可以在“个人中心”的学习空间，选

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该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明

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所示。 图9 数据集分割连线模型应用 添加回归评估算子作为评估算子，将其与模型应用连线，右键选择设置参数，填写标签列为“revenue”，如图10所示。 图10 回归评估参数设置 最后添加保存模型算子，将其与随机森林回归算子连线，右键该算子选择参数设置，如图11所示。填写模型保存路径（文件夹级）"

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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频。 学习类型： 课程讲师：可添加1名负责该课程的讲师，添加讲师后学员奖可以通过讲师找到课程或在讲师主页查看课程 课程标签：可添加5个标签，仅用于标记 文档学习时长：可设置文档类文件每页的最低学习学习时长，用于计算学习进度，如果未设置，学员学习进度用浏览页数来计算，学员学习文档将不计算时长

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12% 自然语言处理理论和应用 8% 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 2% ModelArts概览 4% 图像处理实验 12% 语音处理实验 12% 自然语言处理实验 5% ModelArts平台开发实验 15% 推荐在线学习 HCIP-AI EI Developer 推荐线下培训

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对于不合规的 MRS 资源，用户可以解除其与弹性公网IP的绑定。 sfsturbo-encrypted-check 弹性文件服务通过KMS进行加密 sfsturbo 由于敏感数据可能存在并帮助保护静态数据，确保弹性文件服务(SFS Turbo)已通过KMS进行加密。 弹性文件服务(SFS Turbo)未通过KMS进行加密，视为“不合规”

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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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Mode

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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