数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注，将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注工具对原始数据进

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时序数据标注 时序数据标注介绍 管理任务 管理模板 管理标签组 附录 数据格式要求 父主题： 数据标注

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时序数据标注 前提条件 数据标注 父主题： 应用数据集

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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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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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}, "parameters":{ "source":" Person00014", "targets":"Person00055,Person00058,Person00052,Person00061,Person00060,Place00032

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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。

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。 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，不能一次性将所有数据都采集全，因此，在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。

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针对原来存储中不存在的属性，则直接增加一个新属性并选择标签为“TRUE”。 2、设备的最新数据未保存到存储，可通过 设备时序探索中找不到设备 中的操作排查与解决。 父主题： 时序分析常见问题

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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时序路径分析（Temporal Paths） 概述 时序路径分析算法（Temporal Paths）区别于静态图上的路径分析，结合了动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边，呈现时间递增（或非减）性。 时序路径不满足传递性：即从节点i到节点j有一条时

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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。 多维分析 时序数据来自不同个体且拥有不同属性。例如在监控场景下，通过对某个集群上每台机器的网络流量监控，可以查询分析某台机器的网络流量，也可以同时查询集群总的网络流量。 应用场景 典型IoT数仓主要服务两类业务场景，应用性能监控（Application Performance

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汽车交易、汽车保险和汽车评估报告等多个领域提高效率和准确性。 方案架构 该解决方案基于华为云 AI开发平台 ModelArts构建，一键部署汽车价值评估系统。 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 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

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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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训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次性存储所有的训

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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 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂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

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设备时序探索中找不到设备 设备 ID 的显示区域为空，如下图： 可能的原因： 1、未添加 IoTDA 实时数据源（IoT 设备接入云服务）或者其它数据源，请参照“IoT数据分析> 用户指南> 数据源配置”添加数据源。 2、未创建数据管道，或者数据管道未运行，请参照“IoT数据分析>

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非隐私数据予以清洗汇总后，上传至云端进行机器学习及训练，持续优化及更新本地智能算法。 接口多样化，支持园区各类子系统/设备接入IoT边缘进行智能管理。 智能制造 面临挑战 无统一标准协议，集成周期长、成本高。 数据采集量大，回传带宽成本高。 数采网关无远程运维能力，运维成本高。 数据隐私安全保护，选择性上云。 解决方案

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数据质量控制的全面性、可控性、可度量性、可迅速定位和有效解决。 数据资产 数据资产是指数据服务以提升数据资产的管理水平和数据资产的使用效率为目标，搭建数据管理框架，实现统一的数据资产视图、数据资产台账化、指标来源可追溯、数据质量监控的全过程。 数据来源 标注服务可以使用的OBS桶来源。

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