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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基于商业的理解，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获

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CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” cce-cluster-oldest-supported-version CCE集群运行的非受支持的最旧版本 cce 如果CCE集群运行的是受支持的最旧版本（等于参数“最旧版本支持”），视为“不合规” cce-endpoint-public-access

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分类 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999.jpg

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本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。 ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法和相应的训练数据集，用户可以在AI Gallery的资产集市中获取。

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本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。 ModelArts的AI Gallery中提供了常见的精度较高的算法和相应的训练数据集，用户可以在AI Gallery的资产集市中获取。

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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AM服务的“获取用户Token”接口获取响应消息头中X-Subject-Token的值。 workspace 是 String 工作空间ID，获取方法请参见实例ID和工作空间ID。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 分类名称。 description

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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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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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ared_used_size_mb 服务从内存池分配已使用的共享内存 mb sap_hanadb_memory_service_shared_used_percent 服务从内存池分配已使用的共享内存占服务从内存池分配的共享内存比例 percent sap_hanadb_memo

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资源分类 管理员可以在此进行资源分类的设置，该分类贯穿企业大学学习、考试、测评、调研等不同使用场景，将企业的知识储备按一定依据（如：业务类型或职能等）划分为不同的类目以便于管理。学员可以通过资源分类快速筛选感兴趣的内容自行学习。 入口展示 图1 入口展示 新建资源分类 操作路径：

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场景分类 在场景分类页面自动化运维已定义了服务场景的类型，具体如下： 故障处理 日常巡检 软件部署 云服务场景 通用场景 父主题： 设置

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小、形态完好，在大盘见底、芯片见底后，也基本成为了最强的几只标的。形态最好的容大，率先历史新高，成为了新的材料龙头；形态次之的深科技，今天也创下了历史新高，将成为新的封测龙头；形态再次之的紫光国微，即将历史新高，可能成为新的设计龙头。查看对话", "lang": "zh"

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直接统一调用一个API即可完成对各种卡、证、票的识别，无需在调用时判断图像类型，也不用再对每种数据分别调用不同的API，降低了集成使用的复杂度。 价格更优惠 价格详情请参考OCR服务价格计算器。 降低管理难度 无需对每个API的调用量进行单独的预测，然后分别购买不同大小的套餐包。以发票报销为例，很难

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在设置分类页面，单击“新增”。 输入类别名称，完成分类的添加。 若需添加多个，可单击“新增”，继续添加。若需删除某个分类，可直接单击该分类后的“删除”。 图1 输入类别名称 父主题： 应用上架

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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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开发思路 功能分解 根据上述的业务场景进行功能分解，需要开发的功能点如表1所示。 表1 在HBase中开发冷热分离的功能 序号 步骤 代码实现 1 根据典型场景说明中的信息创建表。 请参见创建表。 2 写入数据。 请参见插入数据。 4 根据城市、区域、时间查询温度和湿度。 请参见使用Get读取数据。

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开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述。 设置属性：设置连接ClickHouse服务实例的参数属性。 建立连接：建立和ClickHouse服务实例的连接。

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开发思路 功能分解 根据典型场景说明中的业务进行功能分解，需要开发的功能点如下： 表1 冷热分离功能 步骤 代码实现 步骤1：创建自动归档冷数据策略。 请参见自动存储冷数据。 步骤2：数据表关联数据迁移策略。 请参见数据表关联策略。 步骤3：插入数据。 请参见插入数据。 步骤4：查询插入的数据。

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