产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

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含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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驱使机器学习模型加入到反欺诈流程控制过程中，对欺诈事件的识别提供了不小助力。该模块主要包括模型服务，模型日志，模型监控，运行预警，流量统计，模型审核和审核开关子模块，方便对模型的随时查看模型的使用情况，通过模型审核方便对模型的授权管理，避免用户误操作导致影响业务系统。 根据路径进入

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了解更多常见问题、案例和解决方案 模型设计 如何创建连线关系？ 如何快速复制元素？ 如何表示元素父子关系？ 如何实现图与图之间的关联跳转？ 更多 模型管理 如何创建包？ 如何创建自定义视图和模型？ 如何配置自定义元素构造型？ 更多 工程管理 如何查看自己的权限？ 如何创建模型工程？ 如何删除模型工程？ 如何对模型工程进行版本管理？

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low2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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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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ad?type=trialactivation 输入ESN码，产品选择机器人助手，点击获取License按钮 图12 获取License按钮 点击导入下载的许可证 图13 导入下载的许可证 父主题： 网银机器人部署

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机器人管理配置指南 快速入门 配置智能机器人 操作员：配置普通IVR 配置预置流程 父主题： 租户管理员指南

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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。 约束与限制 体验次数，每天5次。 连接参数

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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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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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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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在左侧导航栏，单击“模型广场”。 在“模型广场”页面的“模型筛选”区域，按需选择模型系列、模型类型和支持作业，或者直接输入模型名称进行搜索。 在“模型广场”页面的目标模型区域，单击“模型详情”。 在“模型详情”页面可以查看模型的介绍、基本信息和版本信息。 在“模型详情”页面右上角，

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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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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数据集是模型微调的基础，首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练，微调任务结束后，将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型（即原模型）和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型（输入问题发起请求获取数据分析结

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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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学习率过低，会导致损失下降非常缓慢，训练过程耗时较长，模型可能陷入局部最优等问题。 科学计算大模型的学习率调优策略如下： 学习率太小时，损失曲线几乎是一条水平线，下降非常缓慢，此时可以增大学习率，使用学习率预热（Warm-up）的方法，在训练初期逐步增加学习率，避免初始阶段学习率过小。 学习率太大时，损失曲线剧烈

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次训练时间。 学习率衰减比率 用于控制训练过程中学习率下降的幅度。 计算公式为：最低学习率 = 初始学习率 × 学习率衰减比率。 学习率 学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要： 如果学习率过大，模型可能无法收敛。 如果学习率过小，模型的收敛速度将变得非常慢。

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