从0-1制作 自定义镜像 并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、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 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练

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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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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

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适用场景 智能问答机器人（ QABot ） 机器自动应答，拦截高频、易理解的问题，并根据日志、用户操作记录等进行语料挖掘和知识库构建，提升问答效果，降低企业客服运维人力成本。 售后自动问答 智能客服场景中，使用智能问答机器人来自动回答客户对于产品售后支持，使用方法，疑难解答等问询。在

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不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据上传至OBS 在本文档中，

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等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改，如果用户对算法比较了解，对当前KPI比较熟悉，可以修改为用户认为更合适的值。 模型推荐：

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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True 鉴权字段，内容格式为: Bearer +tokenByAKSK接口的返回值中AccessToken（Bearer后有空格） 4 x-UserId string False 操作员标识 可在登录后，进入员工管理页面，查看接口返回的userId 表2 请求体参数 序号 名称 参数类型

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编辑分类详情 新闻分类创建完成后，可在该分类下创建新闻，具体操作方法请参见创建新闻。 新建子分类 在“新闻中心”页面，单击左侧“分类管理”。 单击上级分类右侧的按钮，单击“新建子分类”，如图3所示。 图3 新建子分类 填写子分类名称和显示顺序，完成后单击“确定”。在新创建的新闻子

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分类管理 公告分类是公告发布的前置条件，将众多公告进行分类，便于后台管理维护。本章节将为您介绍如何创建、删除公告分类。 创建分类 在开天工业工作台管理后台，选择界面上方菜单栏“业务管理 > 公告”。 在“公告”页面，单击“分类管理 > 新建分类”。 在弹出的新建分类对话框中，填写

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应用角色分类 一个完整的应用，少不了多角色用户的协作，每个角色对数据具有不同的管理权限。AstroZero零代码应用中，用户的权限角色分为系统角色和自定义角色两种。 系统角色 开发者：可以编辑和删除应用，管理应用下的所有功能权限和数据。 图1 开发者 数据管理员：不可编辑和删除应用，可管理应用内全部数据。

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授权项分类 SFS授权项分类 通用文件系统授权项分类 SFS Turbo授权项分类 父主题： 权限和授权项

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TaurusDB授权分类 表1 授权列表 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目（Project） 企业项目（Enterprise Project） 查询资源配额 GET /mysql/v3/{project_id}/quotas gaussdb:instance:list

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媒资分类 创建媒资分类 修改媒资分类 删除媒资分类 查询指定分类信息

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/{instance_id}/db-users/{db_user_id} das:*:* √ √ 修改数据库用户 PUT /v3/{project_id}/instances/{instance_id}/db-users/{db_user_id} das:*:* √ √ 删除数据库用户

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/v3/{project_id}/jobs/batch-switchover drs:disasterRecoveryJob:switchover √ √ 批量测试连接-集群模式 POST /v3/{project_id}/jobs/cluster/batch-connection drs:migr

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Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。

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支持： 企业项目(Enterprise Project) GET /v3/{project_id}/datastore/versions 查询数据库规格 gaussdb:instance:list 支持： IAM项目(Project) 支持： 企业项目(Enterprise Project)

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base_name}?version_name={version_name} 无需授权 √ √ × 查询数据库存储规格 GET /v3/{project_id}/storage-type/{database_name}?version_name={version_name} 无需授权

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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