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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被网络用户访问的详细日志，您可以将日志接入LTS，对您的业务资源被访问情况进行详细分析。 分析网站访问情况 登录云日志服务控制台，在左侧导航栏中选择“仪表盘”。 在仪表盘模板下方，选择“CDN仪表盘模板>CDN用户分析”仪表盘，查看图表详情。 重要图表说明 CDN用户分析仪表盘中的重要图表说明如下所示：

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Studio简称MLS，是ModelArts中的一个支持可视化机器学习建模的企业级AI开发工具，支持用户通过浏览器以全代码、少代码甚至零代码的方式开发AI模型。 MLS提供了图形化模型探索开发环境、丰富的预置算子和预置算链，并支持编写自定义算子，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提

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用户基础分析 模板介绍 统计周期内，通过分析新用户注册情况、用户浏览店铺页面情况、用户访问店铺时长等，了解用户的基本情况。 图1 用户基础分析计算模板 指标体系 表1 指标体系 指标名称 指标描述 注册用户数近7天 最近一周内注册的用户数量。 注册用户数总数 统计周期内，总共注册的用户数量。

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用户基础分析 模板介绍 统计周期内，通过分析新用户注册情况、用户浏览店铺页面情况、用户访问店铺时长等，了解用户的基本情况。 图1 用户基础分析计算模板 指标体系 表1 指标体系 指标名称 指标描述 注册用户数近7天 最近一周内注册的用户数量。 注册用户数总数 统计周期内，总共注册的用户数量。

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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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自定义时间仅支持选择30天内的数据。 成员活跃概览 活跃用户数=使用联营Kit开通账号并登录使用的用户数（客户A+客户B+…） 总授权用户数=使用联营Kit开通的授权用户账号数（客户A+客户B+…） 用户活跃度=活跃用户数/总授权用户数 联营商品活跃数据 商家可以查看不同联营SaaS商品的汇总数据：每个商

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可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。

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200, "errorDes": "Success", "errorReson": "Successful.", "errorDetail": "Successful.", "errorAdvice": "Successful." } 父主题： 用户体验保障

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。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权Functio

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安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务（Host Security

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio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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，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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态势感知的数据来源是什么？ 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host

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步骤4：异常用户分析 该章节为您介绍如何分析异常用户。 操作步骤 打开“控制面板 > 管理工具 > 计算机管理”。 在左侧导航树中，选择“本地用户和组 > 用户”，查看主机是否存在异常用户。 在左侧导航树中，选择“本地用户和组 > 组”，检测组是否存在异常。 检测主机内的异常用户目录下

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到 服务器 、用户请求的完整过程，实时感知用户对应用的满意度，帮助您全面了解用户体验状况。对于用户体验差的事务，通过拓扑和调用链完成事务问题定位。 应用KPI分析：吞吐量、时延、成功率指标分析，实时掌控用户体验健康状态，用户体验一览无遗。 全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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的取数公式，帮助用户快速、准确度地编制企业对外财务报表以及各类财务管理报表。 与EXCEL相似的界面风格和操作习惯，所见即所得的报表绘制过程，零学习成本； 与总账系统无缝集成，内置取数公式，保证报表数据的及时和准确； 报表数据格式化存储，快速满足企业各种数据分析需求； 总体流程图

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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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Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索 DLI > 用户指南> 数据管理> 程序包管理>

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