机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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量、多于、少于、左右、上下 【正例/反例】 字段 正例 反例 点评说明 前置条件 通信录中已经添加联系人。 无前置条件。 若后续测试步骤有依赖数据时，需要添加前置条件。如：测试短信编写功能，通信录没有保存联系人，则短信编辑界面不显示联系人列表。反例中未描述必要前置条件。 前置条件

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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，查看实

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计费项 AI全流程开发 自动学习 计费方式 按需购买 包年包月 计费FAQ 如何查看ModelArts消费详情？ 训练作业如何收费？ 如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 04 进阶教程 通过提供针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts样例，方便您快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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用例名称避免使用特殊字符，可以用“_”对名称进行分割。 建议2.1 用例名称建议采用动宾结构。例如：“用例意图_预制条件_观察点”，也可以通过“_”追加条件或原因。 【正例/反例】测试用例名称描述示例 正例 反例 点评描述 新建信息_新建按钮_单次单击。 通过左上角New Message新建。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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易确认是针对预期结果而言的，指的是执行完成后根据预期结果能明确知道用例执行的结果是成功还是失败。目前主要的问题是测试用例中的检查点往往过多，因此在用例描述上过于含糊，从而无法确认用例执行是成功还是失败。 父主题： 用例前置条件、测试步骤、预期结果文字表达规则

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限， MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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参数类型 说明 3.1 confIds array 会议ID数组 触发事件 无 错误结果码 000-002 100-006 100-007 报文样例 消息头 Content-Type:application/json; charset=UTF-8 Guid：xxxxxxxx-xxxx-x

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签名和模板所属应用必须匹配，如： 正例：sms_app_01 + 签名-A1 + 模板-A1 反例：sms_app_01 + 签名-B1 + 模板-B1 模板所属签名必须匹配，如： 正例：sms_app_01 + 签名-A1 + 模板-A2 反例：sms_app_01 + 签名-A2

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修改代码框左侧“# Select data from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据 参数含义如表5所示。

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工作流、停止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习：自动学习运行时会收取费用，使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例：

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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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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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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