中软国际数据治理专业服务解决方案实践

机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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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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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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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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择“自动学习”，进入自动学习总览页面。 图8 创建项目 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写： 计费模式：按需计费。 名称：自定义您的项目名称。 描述：自定义描述您的项目详情，例如垃圾分类。 数据集：下拉选择已下载的数据集（步骤2中已成功导入的数据集，默认为下拉数据集列表中的第一个数据集）。

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左右下载完成，单击展开下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5：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“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。 计费模式：按需计费。

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分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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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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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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后方可使用。 AI分类 AI应用根据业务服务场景，分为如下几类： 数据预测 预测类AI应用采用预测分析方法，通过分析某业务场景相关对象的数据，对未来的业务数据做出预测，有助于更好地制定业务决策。 精准推荐 推荐类AI应用采用预置的推荐算法，通过分析相关对象数据，精确匹配出相似的对象，实现精准推荐。

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csv”，表示读取文件为该路径下的“sales_train.csv”。 图5 读取数据参数设置 如果源算子和目标算子其中一个及以上具有多个输出输入端口，连线时需选择输入输出端口，如图6所示。 数据集分割算子连线随机森林回归算子，数据集分割算子具有输出端口datafram_1和dataframe_2

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sed_size_mb 数据文件已使用磁盘大小 mb sap_hanadb_disk_data_files_total_size_mb 数据文件磁盘总量 mb sap_hanadb_disk_data_files_available_size_mb 数据文件可用磁盘大小 mb s

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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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门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 自动学习基本流程 自动学习项目类型介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07 AI Gallery使用指南 AI Galler

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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取数据的真实可靠性。而事实上

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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probability_col 否 预测结果的分类概率列。 "probability" threshold 否 分类阈值，二分类场景下可设置，支持向量机SVM算法不支持。 0.5 positive_category 否 二分类任务的正样本。 无 样例 数据样本 鸢尾花数据集，species列代表鸢尾

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文档分类 功能介绍 文档分类接口对用户输入的文本自动分类，给文本具体的分类。用户只要提供待处理的文本，而不用关注具体实现。主要应用场景：新闻内容分类，广告识别等。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在自然语言

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新建分类 使用说明 租户管理员可通过设置分类，将企业应用进行分类管理，也可以在门户首页通过分类进行筛选应用。 操作步骤 租户管理员参考如何登录Astro低代码平台中操作，登录Astro低代码平台。 在左侧导航栏中，选择“业务管理”。 在应用上架页签，单击“设置分类”。 在设置分类页面，单击“新增”。

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智能分类 功能介绍 智能分类识别服务可以一次性对同张图片中的多个卡证、票据进行检测和识别，并返回每个卡证、票据的类别及结构化数据。 应用场景 智能分类识别服务应用在身份认证、财务报销等多种场景，使用方便，有效提升数据录入效率。 场景一：卡证、发票混合识别 场景二：相同类型发票识别

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