Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

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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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以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。部分模型支持“在线体验”功能，请以实际环境为准。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景

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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 调用PIE-Engine

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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的接口。 Service 服务，是指具备明确的业务特征，由一个或多个关联紧密的微服务组成，可直接面向客户/用户进行打包、发布、部署、运维的软件单元。用户从业务特征安装部署、监控运维的角度感知到服务的存在。规模上介于Subsystem与FM之间的逻辑架构模型元素。Service的功能更加内聚，对外依赖少，接口稳定。

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成本趋势，避免异常发生。 相关服务和工具 创建预算提醒，将预算设置为提醒阈值，在预测或实际成本超出预算时，及时获取超预算通知，防止潜在成本超支。 创建成本监控，华为云成本中心的成本监控引入机器学习，对客户历史消费数据进行建模，对于不符合历史数据模型的成本增长，识别为异常成本记录，

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问答机器人API 功能介绍 用户可通过调用该接口与机器人进行会话。旧版问答机器人API请参见问答会话API（仅支持老用户）。 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

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张）的预测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。 使用成本分析确定基

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learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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将已有模型部署为模型服务 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。部署成功后，可以对模型服务进行模型调测，并支持在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 本文介绍如何将微调后的模型或部分平台资产中心的模型部署为模型服务。 前提条件 已购买推理单元资源，具体购买方法请参见购买AI原生应用引擎包年包月资源。

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如何删除机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费用中心页面，在左侧导航栏中选择“订单管理 > 退订与退换货”。 图1 退订与退换货 在“退订使用中的资源”列表中，选择需要退订的机器人，执行退订操作。

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是否是Spark环境：请保持默认值关闭。 是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab算法工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： JupyterLab开发平台

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模型验证 模型验证简介 创建验证服务 创建验证任务 父主题： 用户指南

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单击界面左下角的“异常检测模型训练”，弹出“异常检测模型训练”代码框，如图3所示。 请根据实际情况配置各个模型参数取值。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异

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模型管理 创建资产模型 删除资产模型 添加属性信息 修改属性信息 删除属性信息 添加分析任务 修改分析任务 删除分析任务 父主题： 资产建模

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模型仓库 在菜单栏中，选择“模型仓库”。 进入“模型仓库”界面。界面以列表的形式，展示了当前租户下面已成功创建推理服务的模型包列表和模型包详细信息，如图1所示。 图1 模型仓库 界面说明如表1所示。 表1 模型仓库界面说明 区域 参数 参数说明 1 支持通过模型包名称快速检索模型包。

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据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 零售商品识别工作流

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请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面，配置训练参数，开始训练模型。 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

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