旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 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

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000+00:00", "result_ext" : null } 状态码 状态码 描述 200 查询样本对齐结果成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 联邦学习作业管理

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工序下的采集样本、AI训练样本和学习案例样本数量；子任务展示当前子任务下所有工序的采集样本、AI训练样本和学习案例样本数量；任务展示当前任务下所有子任务的采集样本、AI训练样本和学习案例样本数量。 图5 “样本库”页签 图6 “AI训练样本”页签 图7 “学习案例样本”页签 在“

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置信水平，取值包括：0.8,0.9,0.95,0.99,0.995,0.999 "" except_value 是 零假设值，即t检验中的μ值 0 样例 数据样本 配置流程 运行流程 算法参数设置 查看结果 父主题： 数据分析

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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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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明和修复项指导如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 说明指导 规则描述 修复项指导 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本

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12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 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

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12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 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

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200 执行样本对齐作业成功 { "job_instance_id" : "7b0df147d6464ef2877b22f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行样本对齐作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 联邦学习作业管理

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查询单个样本详情 根据样本ID查询数据集中指定样本的详细信息。 dataset.get_sample_info(sample_id) 示例代码 根据ID查询数据集中样本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts

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的载体。 算链中的算子之间可以通过有向无环图（DAG）的形式组合，也可不与任何算子组合，一个算链可包含若干个DAG或零散算子。 在运行过程中，通过DAG形式组合的算子将严格按照DAG顺序调度运行，而未按DAG形式组合的算子则按照添加至算链的先后顺序运行。 MLS中的一个算链可转换

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12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 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

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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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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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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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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获取样本搜索条件 功能介绍 获取样本搜索条件。 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 GET /v2/{project_id}/datasets/{data

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查询样本列表 查询数据集的样本列表，不支持表格类型数据集。 dataset.list_samples(version_id=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一：查询数据集样本列表 from modelarts.session import

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在“声音分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击声音分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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