如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多

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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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用户属性管理 用户属性管理是元数据管理模块针对用户画像数据元信息定义的模块。可以在此模块定义用户画像（属性）的数据规范，帮助企业丰富用户画像体系。 业务规则 用户属性管理列表支持查看、查询等基本操作。 系统预置多个用户属性：归属部门、创建时间、性别、姓名、用户昵称、头像、最近活跃时间、关注的公众号和用户身份来源等。

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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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、gender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

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问题。 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成，是将初始格式数据(离线数据)处理成用户画像、物品画像以及内部通用格式数据。 表1 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成参数说明 参数名称 说明 数据源 数据在OBS的存放路径。包括用户属性表、物品属性表、用户操作行为表。

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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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在介绍Workflow之前，先了解MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、

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询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 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，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点

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使用CES监控 DLI 服务 您可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索 数据湖探索 服务产生的监控指标和告警信息。 例如监控DLI队列资源使用量和作业的运行情况。了解更多DLI支持的监控指标请参考使用CES监控DLI服务。 使用 CTS 审计DLI服务 通过 云审计 服务，您可以记录与D

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Fabric支持分布式计算框架RAY，来帮助客户解决规模日益增大的数据处理和机器学习/深度学习任务对分布式计算的问题，也为数据工程和机器学习工程提供统一的完整Workflow。Fabric Ray支持Ray-Data、Ray-Train、Ray-Serve模块，分别满足分布式数据预处理、分

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型，该变量的缺省值用于向客户播放。 图1 添加流程变量界面 图2 流程编排示例 保存并发布流程。 选择“智能机器人”，将流程绑定机器人。 选择“智能机器人”，在对应机器人的最后一列单击“呼叫测试”，在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，测试机器人。机器人自动回答流程编排中的变量值表示配置成功。

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规则用于过滤最终用户的推荐结果。例如，对于一线城市的用户过滤敏感信息物品，使之不进入候选集。单击增加属性过滤规则。 用户属性：指定在用户属性中需要过滤的字段，包含属性名和属性值。来源于画像数据，即特征工程中初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子作业输出的数据，用户属性来自于公共

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机器翻译服务接口说明 文本翻译 语种识别 文档翻译任务创建 文档翻译状态查询 父主题： API

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规约（specification） 其中，规约需要能够描述模型，模型需要满足如下条件： 可重用：不同用户之间可分享模型，不需要分享数据，避免了数据隐私和数据保护。 可演进：学件本身需要可演进，能适应环境，可增量学习 可了解：规约需要给出模型应用场景。 学件还具备如下特点和优势： 可不依赖数据：通过

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功能特性 基于AI智能引擎的威胁检测 威胁检测服务在基于威胁情报和规则基线检测的基础之上，融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过S

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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 当前版本形态暂不支持模型训练功能，不支持使用该语法。 父主题： C

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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