创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务（Host Security

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数

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【下线公告】华为云ModelArts旧版自动学习下线公告 华为云ModelArts在2024年5月15日 00:00（北京时间）用新版自动学习全面替代旧版自动学习，旧版自动学习正式下线。 下线范围 下线区域：华为云全部Region 下线影响 正式下线后，用户将无法再使用旧版自动学习的功能，且无法找回旧版自动学习的作业记录。

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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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75个英文单词，1token≈1.5汉字。 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。它

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应用白名单策略 白名单策略通过机器学习引擎实现自动化和收集正常的进程行为数据，您可以将重点防御的主机中应用该白名单策略。HSS将检测该主机中是否存在可疑或恶意进程，并对不在白名单策略中的进程进行告警提示或者隔离。 前提条件 已开启旗舰版防护。 添加为智能学习的服务器处于“运行中”、Age

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免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。

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态势感知的数据来源是什么？ 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host

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VLAN ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC，或者在VLAN视图下执行命令mac-address

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L2IfPortName 接口名字。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 删除不需要的MAC，或者在VLAN视图下执行命令mac-address

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BD ID。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 正常提示信息，无需处理。 参考信息 无

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隧道对端IP地址。 MacLimitMaxMac 配置的可以学习到MAC的最大数。 对系统的影响 当超过MAC地址表项限制时，设备不再学习新的MAC表项。 可能原因 学习的动态MAC数目超过了限制MAC表规则中规定的最大MAC学习的数目。 处理步骤 1. 删除不需要的MAC，或者执行命令peer

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