python机器学习数据库训练_AI开发基本流程介绍-华为云

AI开发基本流程介绍

AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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最新动态

LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。 TICS 采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。公测创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法

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基本概念

基本概念 AI引擎可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。数据集某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。特征操作特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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计费说明

发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相

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查看训练任务详情与训练指标

数据质量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导

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修订记录

新增“异步推理”章节。更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。模型管理界面优化，更新模型管理。

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GS

GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。父主题： AI

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CREATE MODEL

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。示例 CREATE TABLE houses ( id INTEGER, tax INTEGER

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GS

GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。父主题：系统表

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GS

GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。父主题：系统表

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Standard Workflow

Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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基本概念

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。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。有监督学习

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GS

示计划算子级的编码信息，为机器学习模型的提供包括startup time, total time, peak memory, rows等标签值的训练、预测集。表1 GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE的字段名称类型描述 queryid bigint 语句执行使用的内部query_id。

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Python

'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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Python

请求Headers header = {'Authorization': 'WSSE realm="SDP",profile="UsernameToken",type="Appkey"', 'X-WSSE': buildWSSEHeader(APP_KEY

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Python

n或者python3，查看Python是否已经安装。python命令只能查询Python 2.x版本，python3命令只能查询Python 3.x版本，如果无法确认Python版本，请分别输入两个命令查看结果。以Python 3.x为例，得到如下回显，说明Python已安装。

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Python

Python 本节以IntelliJ IDEA版本为例，介绍如何在Python环境中集成API请求签名的SDK。您可以直接导入示例工程体验，然后参考调用说明部分将签名SDK集成到您的应用中。签名SDK只包含签名功能，不包含云服务的SDK功能，云服务SDK请参见SDK。准备环境

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Python

用户可以参考表1和表2配置Python节点的参数。表1 属性参数参数是否必选说明 Python语句或脚本是可以选择Python语句或Python脚本。 Python语句单击“Python语句”参数下的文本框，在“Python语句”页面输入需要执行的Python语句，选择Python脚本。

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创建数据预处理作业

假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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提交排序任务API

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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如何在DLI中运行复杂PySpark程序？

k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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