中软国际数据治理专业服务解决方案实践

定义数据分类 当数据密级已经无法满足大数据量下的数据分级分类诉求时，您可以进一步为不同价值的数据定义数据分类，以更好地管理和分组计量自己的数据，让各类各组之间属于并列、平等并且互相排斥的关系，使数据更清晰。本章主要介绍如何定义数据分类。 值得注意的是，数据密级、数据分类和识别规则，均为DataArts

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数据分类接口 导入预置分类 查询数据分类列表 父主题： 数据安全API

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新建数据分类 本章主要介绍如何创建数据分类规则。 只有在创建数据分类规则之后，您才可以创建数据脱敏策略进行数据脱敏。 前提条件 数据密级定义已完成，请参见新建数据密级。 新建分类规则 在 DataArts Studio 控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据目录”模块，进入数据目录页面。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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载完成，单击展开下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤四：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称：自定义您的项目名称。

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载完成，单击展开下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤四：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称：自定义您的项目名称。

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分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题： 数据模型管理

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1628654064999.json 示例标注/推理文件 分类-Octopus.json { "label_meta_name": "Car", # 推理文件包含得分 "score": 0.85 } 父主题： 模型数据集支持

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使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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将数据分类对象数据实例添加至数据分类数据实例中。 removeFromCategory 将数据分类数据实例从数据分类对象数据实例中移除。 更多数据分类管理的接口信息请参见全量数据服务。 使用说明 如果数据实体的父模型具有数据分类管理，该数据实体自动继承数据分类管理，且不可去除勾选。如果后续父模型删除了数据分

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 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

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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节点顺序，系统自动填充取值。 父路径 父路径，系统自动填充取值。 数据项简称 数据项的简称。 数据项全名 数据项的全名，即扩展维度名称。 数据项编码 数据项编码。 数据项值 数据项值，即扩展维度值。 是否启用 标识是否启用。启用的参数配置才会生效，生效的参数配置数据才能被其他功能模块引用。 说明 参数配置的说明。

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标注声音分类数据 项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详

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Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数据数不少20条。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。

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Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的文本，至少有2种以上的分类，每种分类样本数据数不少20行。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。

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objects 数据分类列表 表5 DataCategoryDTO 参数 参数类型 描述 category_id String 分类id category_name String 分类名称 description String 分类描述 category_level Integer 分类层级

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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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会转向设计，龙头韦尔随时可能新高，而猛股则可能是$紫光国微(SZ002049)$，即将历史新高主升浪。不管大盘是向上突破年线，还是向下二次探底，二季度拥抱核心科技都是最佳策略，即使大盘调整，核心科技的调整压力，也会明显低于大消费与农业。//@似水年华:回复@似水年华:大盘调整期间

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