在“模型训练”页签中，待训练状态由“运行中”变为“已完成”，即完成模型的自动训练。 训练完成后，您可以在界面中查看训练详情，如“准确率”、“评估结果”、“训练参数”、“分类统计表”等。 图2 训练详情 表2 评估结果参数说明 参数 说明 召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确

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乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20）

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在通道中，分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统，实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信息查询，识别出大型客户，加强服务，进一步提升客户满意度。

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提交样本量或者时域分析任务 功能介绍 管理员在数据集详情页面提交样本量或者时域探索任务。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://telcloud.huawei

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13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清

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13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清

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在ISDP+中，检查单、任务单、子任务单以及问题单都独立具备影像采集的能力。 在形成可用的训练数据前，需要对这些影像数据进行正负样本的手工分类，符合标准的影像作为模型训练中的正样本数据。实际操作中，我们通过对单个影像实例进行查看和对比，在界面上设置“AI训练”或“学习案例”，以标识出正样本。

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以租户管理员角色登录客户服务云，选择“外呼任务 > 外呼任务管理”，点击某个外呼任务进入外呼任务详情页面。 图1 外呼任务详情页面 任务完成度：查看外呼任务的执行情况：已经呼出样本数、呼叫中样本数、未呼出样本数、特殊名单样本度、完成度（已呼出数量/总数）。 成功率：已呼出的数据中成功与失败的情况统计。

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state和其他的一些state不会保存下来 } 查询快照状态。 GET _snapshot/my_backup/snapshot_name/_status 恢复自定义仓库中的索引。 POST /_snapshot/my_backup/snapshot_name/_restore { "indices": "test-00000000000"

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提出的无监督学习算法，可以按照概率分布的形式给出文档集中每篇文档的主题，在文本挖掘领域，应用于文本主题识别、文本分类和文本相似度计算等方面。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFr

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大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通

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数据集版本发布失败 出现此问题时，表示数据不满足数据管理模块的要求，导致数据集发布失败，无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求，检查您的数据，将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟OBS交互

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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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行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，进行了数据

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定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业务请求通常要经过多个服务/节点后返回结果。一旦请求出现错误，往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题，对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐

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技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到

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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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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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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

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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

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