placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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接入方请求ODFS返回用户 语音识别 结果，便于进行打断放音等处理。只限对接了抓包系统（如宇高）组网下智能IVR业务 父主题： 机器人管理

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String body True 授权信息，取接入控制系统返回的token值。 请求消息样例 { "userid": "1528780879-9581"， "inaction": 13， "inparams": { "call_id": "1528780879-9581"，

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Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor，选择名为PySpark-2.4.5的Kernel，创建一个空的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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String body False 用户停顿超时长，默认500，单位s responseSource int body False 回复来自机器人还是静默座席，机器人--0，静默座席--1 specialRecognize int body False 是否使用抓包录制的识别 原始识别--0，抓包录制识别--1

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String body True 授权信息，取接入控制系统返回的token值。 请求消息样例 { "userid": "1528780879-9581"， "inaction": 13， "inparams": { "call_id": "1528780879-9581"，

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String body False 用户停顿超时长，默认500，单位s responseSource int body False 回复来自机器人还是静默座席，机器人--0，静默座席--1 specialRecognize int body False 是否使用抓包录制的识别 原始识别--0，抓包录制识别--1

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接入方请求ODFS返回用户语音识别结果，便于进行打断放音等处理。只限对接了抓包系统（如宇高）组网下智能IVR业务 父主题： 机器人管理

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限， MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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String body False 用户停顿超时长，默认500，单位s responseSource int body False 回复来自机器人还是静默座席，机器人--0，静默座席--1 specialRecognize int body False 是否使用抓包录制的识别 原始识别--0，抓包录制识别--1

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String body False 用户停顿超时长，默认500，单位s responseSource int body False 回复来自机器人还是静默座席，机器人--0，静默座席--1 specialRecognize int body False 是否使用抓包录制的识别 原始识别--0，抓包录制识别--1

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String body False 用户停顿超时长，默认500，单位s responseSource int body False 回复来自机器人还是静默座席，机器人--0，静默座席--1 specialRecognize int body False 是否使用抓包录制的识别 原始识别--0，抓包录制识别--1

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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，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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String body False 用户停顿超时长，默认500，单位s responseSource int body False 回复来自机器人还是静默座席，机器人--0，静默座席--1 specialRecognize int body False 是否使用抓包录制的识别 原始识别--0，抓包录制识别--1

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String body True 授权信息，取接入控制系统返回的token值。 请求消息样例 { "userid": "1528780879-9581"， "inaction": 7， "inparams": { "call_id": "1528780879-9581"，

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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