Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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2.0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 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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最近一次模型训练执行的时间。 目标优化算法 创建超参优化服务时选择的目标训练工程。 模型训练工程描述 超参优化服务的描述信息，支持通过单击“”重新编辑。 创建训练任务，详细请参考模型训练。 删除训练任务。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。

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float，一般不建议用户修改 TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator，是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中，对于每个超参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型

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迭代计划 如何合理规划Sprint时间盒 如何移动迭代中需求变更后看板中的任务卡片 父主题： Scrum项目最佳实践

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迭代开发 如何在软件开发团队中管理突发性任务 如何解决开发团队中的任务没人领取的问题 父主题： Scrum项目最佳实践

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备注 number String 编号 is_master Integer 是否为Master分支 is_iterator Integer 是否为迭代 plan_start_date String 开始时间 plan_end_date String 结束时间 service_id

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devcloud项目的32位id 最小长度：32 最大长度：32 iteration_id 是 Integer 迭代id 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。

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查看迭代详情 功能介绍 查看迭代详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v4/iterations/{iteration_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 iteration_id 是 Integer 迭代id 请求参数 表2 请求Header参数

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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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max_features：勾选“超参优化”，FLOAT类型，依次输入“0”和“1”。 优化方法：选择优化方法“贝叶斯优化 - GP”和优化目标“最大值”。 终止条件：配置超参优化终止的条件。设置“迭代次数”为“10”，即使用“贝叶斯优化 - GP”算法，选取十个超参组合，依次进行模型训练。 图2 超参优化配置 单击“开始训练”，回到代码编辑界面。

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表2 管理迭代 操作项 说明 编辑迭代 单击迭代所在行的，可对迭代进行编辑。 更改迭代状态 针对“未启动”状态的迭代，单击迭代所在行的，变更迭代状态由“未启动”变为“进行中”。 针对“进行中”状态的迭代： 单击迭代所在行的，变更迭代状态由“进行中”变为“未启动”； 单击迭代所在行的

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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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在介绍Workflow之前，先了解MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、

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描述 id Integer 迭代id 状态码： 400 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_msg String 错误描述 error_code String 错误码 状态码： 401 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_msg String

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devcloud项目的32位id 最小长度：32 最大长度：32 iteration_id 是 Integer 迭代id 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。

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向迭代中添加资源 功能介绍 向迭代中添加资源 URI POST /GT3KServer/v4/iterators/{iterator_id}/testcases/batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 iterator_id 是 String 迭代uri

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