假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

查看更多 →

包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题： 智能问答机器人

查看更多 →

自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

查看更多 →

基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开

查看更多 →

触控注入 接口介绍 int InjectTouchData(const InputTouch &inputTouch); 功能描述 触控数据注入。 输入参数 表1 输入参数说明 参数名称 说明 inputTouch 触控注入参数结构体，详见表2。 表2 触控注入参数结构体说明 参数名称

查看更多 →

size。 max_steps 训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16

查看更多 →

虽然这个主题主要关注Git，但大多数源代码控制界面和工作流程在其他源代码管理系统中也是通用的。如果您对Git还不熟悉，可以从git-scm网站开始，那里有一本流行的在线书籍和入门视频。 在使用源代码管理（SCM）功能之前，CodeArts IDE将利用您机器上的Git安装，因此您需要安装Git。请确保安装的是2

查看更多 →

Agent时，必须确保接入APM的机器与APM服务网络连通，Agent才能正常工作。 可使用Telnet命令测试目标机器与APM服务器网络是否连通。例如，以检查华北-北京四区域，且源代码为“Skywalking”的连通性为例，请登录应用所部署的机器，并输入命令telnet 100.125

查看更多 →

Agent时，必须确保接入APM的机器与APM服务网络连通，Agent才能正常工作。 可使用Telnet命令测试目标机器与APM服务器网络是否连通。例如，以检查华北-北京四区域，且源代码为“Skywalking”的连通性为例，请登录应用所部署的机器，并输入命令telnet 100.125

查看更多 →

创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

查看更多 →

自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

查看更多 →

自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

查看更多 →

自动学习简介 自动学习功能介绍 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。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

查看更多 →

Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

查看更多 →

毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

查看更多 →

想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

查看更多 →

概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；

查看更多 →

操作步骤 用户登录RTD控制管理台。 进入RTD控制台后，单击页面左侧“智能风控服务”，进入RTD实例管理页面。 在“智能风控服务”页找到需要查看组件信息的RTD实例，单击“实例名称”，进入实例详情页面。 图1 服务组件信息 父主题： RTD实例组件信息查看与重启

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

，提供机加数字化工艺试制服务。建设数字化生产制造生产线以及装备制造工艺试制管控系统。 建设3C电子制造区，面向3C电子行业，提供3C电子PCB柔性贴装验证线系统，3C电子检测装备单元以及电子制造柔性管控系统。 测试平台 针对中小企业的不同需求，将大企业的成套方案拆解，将其中有用的

查看更多 →

“确认”。 应用管控-添加应用规则 在上方导航单击“应用管控”。 启用管控方式： ：表示禁用管控方式。 ：表示启用管控方式。 黑名单策略规则： 1.当桌面用户打开黑名单应用时会被禁止运行。 2.策略无法对已运行中进程生效。 3.策略生效时间为5分钟。 应用管控方式：禁止列表应用程序运行。

查看更多 →