异常成本监控引入机器学习，分析用户历史的按需消费和包年包月消费，建立用户特定的消费模型，并参考预测值，识别成本异常飙升的场景，同时给出Top潜在根因。帮助用户及时识别异常，从而快速做出反应，以维持预期的成本支出。 您可以创建如下几种类型的监控器，建议仅采用一种类型的监控器进行监控，否则可能会导致生成重复的异常记录。

查看更多 →

自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

查看更多 →

更新模型服务的单个属性 功能介绍 更新模型服务的单个属性，目前只支持instance_count(更新模型服务实例数量)，仅运行中、告警、异常状态下的在线服务可以执行该操作。 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

查看更多 →

转换成更加适合算法模型的特征数据。 使用场景 连接器使用场景：参与方的数据信息分布在不同的资源服务上，即可通过连接器管理功能来快速连接到名下的各类资源服务。 数据创建使用场景：参与方加入空间后，需要提供自己的数据集信息，用户即可通过数据创建功能，获取到名下详细的资源列表。同时，有

查看更多 →

最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

查看更多 →

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 AI平台模型进行水体解译结果图 支持用户通过程序调用内置的UI组件，为自己的程序添加自定义的界面控件，实现交互式的可视化遥感分析

查看更多 →

获取模型的统计信息 功能介绍 输入指定模型的统计时间区间（开始时间和结束时间），即可获取该模型的统计数据，包含创建实例、删除实例、软删除实例和更新实例的数据。在调用该接口前请确保数据模型具有“系统版本”功能。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publ

查看更多 →

tShape，用于模型的格式的编译与转换，可以在netron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape是和用户的业务及推理场景是紧密相关的，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把N

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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、华为昇腾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

查看更多 →

参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径。 扩展名 检测监控路径下包含文件扩展名的所有文件。

查看更多 →

点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点，节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图2 工作流 Workflow提供的样例 ModelArts提供了丰富的基于场景的工作流样例，用户可以前往AI

查看更多 →

基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

查看更多 →

新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效

查看更多 →

算子列表 预置算子 如图1中红色框所示，预置算子列表目前分为数据特征、输入输出、模型工程三大类。带标志的是算子类别，比如数据特征类，该类包含数据特征的子类数据分析、特征工程、数据处理及其算子。详细的预置算子说明请参考预置算子说明章节。 单击算子类对象前图标，即可展开显示子类和算子。

查看更多 →

Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型

查看更多 →

工单类AI应用通过融入AI智能机器学习和分析，全面提升工单类服务效率和质量。 前提条件 已准备好有效的工单类数据文件，包括：工单内容、工单类别，工单数据至少50行。 操作步骤 在AstroZero开发环境首页的“项目”页签下，单击“AI应用”。 单击“创建场景式AI服务”。 设置AI应用名

查看更多 →

镜像名称 用于标识环境配置的镜像。 镜像版本 用于区分一个镜像库中不同的镜像文件所使用的标签。 资源规格 指根据不同的环境类型和用途，对服务器的 CPU 、内存、数据盘等硬件资源进行合理分配和管理的过程。例如，开发环境的资源规格可能会比生产环境的小，而性能测试环境的资源规格可能会更大，以满足其对硬件资源的需求。

查看更多 →

原始数据校正：支持点位表达式，在边缘侧执行线性计算，对采集到的数据进行校正。 重复数据冗余清洗：在数据采集频率高，冗余数据过多时，自动筛选掉重复数据，对跳变的波动数据过滤清洗。 点位动态映射物模型：原始点位与物模型属性，支持动态配置其映射关系，即改即用；数据上行自动将点位转成应用可读的属性，数据下行自动将属性转成点位反写。

查看更多 →

Firewall，WAF）等安全防护服务上报的告警数据，从中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。 态势感知通过对多方面的安全数据的分析，为安全事件的处置决策提供依据，实时呈现完整的全网攻击态势。 详细说明请参见态势感知工作原理。

查看更多 →