确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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华为机器翻译（体验） 华为云自言语言处理服务机器翻译功能。机器翻译（Machine Translation，简称MT），为用户提供快速准确的翻译服务，帮助用户跨语言沟通，可用于文档翻译等场景中，包含“文本翻译”和“语种识别”执行动作。 连接参数 华为机器翻译（体验）连接器无需认证，无连接参数。

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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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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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在介绍Workflow之前，我们先了解下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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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。单击“新建”。 如下所示填写信息，单击“确定”保存配置。 图1 机器人列表-新增机器人GUI 机器人名称：自定义。 机器人接入码：即在IVR或AICC侧添加被叫路由时，用于流程关联的识别码。 与AICC集成的公有云场景

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面检测资产脆弱性。 轻量化部署，一键扫描 依托于华为乾坤安全云服务，将扫描引擎部署在云端，客户侧无需安装任务软件。 扫描配置简单，一键扫描，简单易用。 精准修复优先级推荐， 识别真实风险 基于华为威胁信息库和机器学习智能评估技术，计算漏洞风险评分—漏洞优先级评级VPR。 漏洞评分越高，风险越高，客户需要优先修复。

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华为机器翻译 华为机器翻译连接器基于华为云 自然语言处理 NLP进行集成开发，包含“文本翻译”、“文档翻译”、“文档翻译状态查询”、“语种识别”等执行动作。 连接参数 华为机器翻译连接器使用IAM认证，连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称

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中的数据分析后将结果应用到调度系统，实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信息查询，识别出大型客户，加强服务，进一步提升客户满意度。 图2 场景示例图

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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步骤一：开通服务 服务申请开通您可以按照以下步骤进行操作： 登录华为云 图像搜索 服务管理控制台。 控制台左上角默认显示服务部署在“华北-北京四”区域，请您根据业务需要选择对应区域，各服务部署的区域具体请参见终端节点。 单击页面右上角的“开通服务”按钮，开通图像搜索服务。 图1 开通服务

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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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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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表

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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。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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