自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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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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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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文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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单击“查询”，查看文档关联的分类。 单击“添加关联分类”，为文档关联新的分类。 勾选分类，单击“删除”，取消关联分类。 分类关联文档 在首页左侧导航栏，选择“功能地图 > 常用信息 > 分类管理文档管理”。 选择“分类码”，选择“分类”。 图2 添加关联文档 单击“查询”，查看分类关联的文档。 单击“添加关联文档”，为分类关联新的文档。

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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string True 修改后的句子分类名称 1.2 category_id string True 需要修改的句子分类的唯一标识 响应说明 响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 id string False 句子分类的唯一标识 1.2 resultCode

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文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类，以原始文本和标签作为输入，输出文本分类模型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。若文本为

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删除媒资分类 功能介绍 删除媒资分类。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1.0/{project_id}/asset/category

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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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标进行定性识别，作为模式识别技术在遥感领域的应用。 影像融合 将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样，生成高分辨率多光谱影像遥感的影像处理技术，使处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征 。 镶嵌裁切 影像裁切的目的是将非研究区域去除，常用的是按照行政区划边界或自然区划边界进行影像的分幅裁剪。

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，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

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参数类型 描述 id String 事件目标分类ID name String 事件目标分类名称 最小长度：1 最大长度：128 label String 事件目标分类名称展示说明 最大长度：255 description String 事件目标分类描述 最大长度：512 provider_type

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训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行 文字识别 和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选

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查询分类与属性 操作场景 查看系统已创建的分类和属性信息。 查询分类信息 在首页左侧导航栏，选择“功能地图 > 常用信息 > 分类&属性查询工具”，进入查询工具页面。 选择“分类信息查询”，输入需要查询内容。 可输入分类码、分类中文名称、分类英文名称进行搜索查询。 单击“查询”。

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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OpenClassification object 分类信息。 表4 OpenClassification 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 分类名称。 description 否 String 分类描述。 create_user 否 String 分类创建者。 create_time

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SFS授权项分类 查询API版本 权限 对应API接口 授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 查询API版本（OpenStack原生） GET / - × × 查询API版本（OpenStack原生） GET /{api_version}/

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是否必选 说明 1 data array[object] False 句子分类结果集合 1.1 category_id string False 句子分类的唯一标识 1.2 name string False 句子分类名称 2 resultCode string False 返回码 0403000

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