创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TI CS 平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数

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退订使用中的资源说明 退订使用中的资源是指客户购买包年/包月资源后，发起退订时，可退订当前正在使用的部分。若资源已经续费，正在使用的部分和未生效的续费周期可以一同退订。客户可以在“退订与退换货>云服务退订”页面发起退订。 退订资源有以下三种情况：非五天无理由退订、可五天无理由退订、不可退订。

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执行命令时默认会读取当前消费者组中未被处理的消息。如果在配置文件指定了新的消费者组且命令中增加参数“--from-beginning”，则会读取所有Kafka中未被自动删除的消息。 Kafka角色实例所在节点IP地址，填写Broker角色实例其中任意一个的IP地址即可。 如果集群启用

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提问（在制定的会话中） 功能介绍 提问（在制定的会话中） 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/irobot/sessions/{session_id}/ask

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在“脚本管理”页面，可查看当前环境该账号下创建的所有脚本。 单击表头后的，可对脚本进行排序，在操作列可禁用/启用、或删除脚本。 表1 “脚本管理”页签说明 参数 说明 名称 脚本的名称，即在创建脚本时，配置的名称。 类型 脚本的类型。 全局：系统预置的脚本。 自定义：用户自定义的脚本。 是否启用 脚本是否已启用。

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同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。

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Explorer中修改接口参数，即可自动生成对应的代码示例。同时，可在 集成开发环境 CloudIDE中完成代码的构建、调试、运行等操作。 图1 API Explorer 接口与API对应关系 对话机器人接口与API的对应关系参见表1。 表1 接口与API对应关系 接口 API 问答机器人会话

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图解对话机器人

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创建智能问答机器人 场景描述 本文以某企业的IT呼叫中心为例，此呼叫中心每天都要为企业内部员工解答大量的IT问题，其中包括大量重复回答的问题。为了降低运维成本，该呼叫中心开始使用CBS的智能问答机器人提供自助问答服务。 本文介绍了购买、使用的主要流程和操作步骤。指导您快速了解并创建一个问答机器人。

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载”获取批量模板，在模板中填写用例信息后，单击“导入”批量添加。 单击“确定”。在“编辑测试用例”页面单击“保存”。 在“测试用例管理”页面选中您需要执行的用例，单击“执行测试”。 执行后，系统自动在已激活的领域中执行测试用例，并输出测试结果。 针对失败的用例，您可单击通话详情，

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为了提升问答被匹配到的准确率，您可单击“问”后的，或单击“关键词1”后的，为问题添加相似问或关键词。 单击“”，按钮，保存成功。 （可选）为了提升问答管理的效率，您可将问题和答案通过指定的格式维护，并导入进系统中，完成问题答案的批量录入。 选中一条问答，单击“”。 系统导出一个.json文件，打开后，各字段的含义如下：

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智能问答机器人简介 问答机器人可提供智能对话引擎，通过对机器人知识的配置，可以让机器人回答不同的问题。配置后，您可以通过API接口的方式接入已有的对话应用，比如智能客服、通讯软件、公众号等，以实现智能对话的功能。 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人，目前提供的智能问

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开始的utc时间 统计开始的utc时间。 结束的utc时间 统计结束的utc时间。 获取问题提示 获取用户输入问题的提示问题列表。 输入参数 获取问题提示执行动作，相关参数说明如表8所示。 表8 获取问题提示输入参数说明 参数 必填 说明 用户输入的问题 是 用户输入的问题。 最多提示条数

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值

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业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，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。

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指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不同算法范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“超参的默认值以及取值范围”表的内容。

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 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

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，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和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

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图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS中，标注后的文件存放在与原始文件同路径的文件夹。 父主题： 图片/音频标注

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API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容量的规划（例如促销活动的准备过程中，需要为每个应用准备多少台机器）也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。

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