模型建立完成后，使用已经保存好的模型和餐厅预测数据，可以预测销售额。 在算链页签的预置算链目录下， 双击打开销售销量预测， 如图9所示。 图9 销售销量预测 单击导航栏运行算链。运行过程需要几分钟，请耐心等待。当所有节点都变为绿色，表示算链运行成功，如图10所示。 图10 预测算链运行成功 右键单击“模型应用”节点，选择“展示运行结果”，查看预测结果。

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description="是否进行数据清洗, 数据格式异常会导致训练失败，建议开启，保证训练稳定性。数据量过大时，数据清洗可能耗时较久，可自行线下清洗（支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道）。建议用JPEG格式数据")), wf.Algori

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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成一

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本章提供了2个快速入门教程，通过一个餐厅经营销售量预测的算链建模示例，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML

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。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智能引擎的算法能力：IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑域名检测。针对不同检测目标，利用有监督、无监督深度神经网络、马尔科夫等算法训练7种AI模型，结合特征规则、分布

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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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租户作为合作方参与联邦计算。若需启用区块链审计服务，请先完成启用区块链审计服务（可选）中发起方角色涉及的操作，再创建联盟。 已发布区域：北京四、北京二 组建联盟 计算节点管理 同一个联盟中的用户，在使用 可信计算 服务时（联邦分析和联邦机器学习），需要部署计算节点，接入己方数据，作为

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Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor，选择名为PySpark-2.4.5的Kernel，创建一个空的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 3、阶段任务 4、指派范围 选择该学习任务学习的具体学员 5、设置 对学习任务进行合格标准、奖励等设置 6、发布&学员学习 设置完成后，点击发布，学员

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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，如需更换Kerberos认证状态，建议重新创建MRS集群，然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务（MRS）无法公

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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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使用可信分布式身份TDIS之前，无需购买区块链和安装区块链服务，单击开通并申请免费套餐包后即可使用。 购买方式 计费说明 04 使用 可信分布式身份服务提供凭证模板管理、链下凭证签发、秘钥托管等扩展功能组件，帮助用户基于分布式身份快速构建应用，无须购买和管理区块链资源。 常用操作 开通服务 申请套餐包

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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。 调用链追踪：发现异常应用后，通过调用链一键下钻，代码问题根因清晰可见。

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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。 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。

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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。 调用链追踪：拓扑图中发现异常应用后，通过调用链一键下钻，代码问题根因清晰可见。

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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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自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类）

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本服务如已启动交付，不支持退订和变更，用户可以根据自身业务的实际情况购买；如因下单购买规格错误，可支持退订。 续费 本服务为一次性交付方式，需要续费。如有新的需求，可重新按需新下单购买。 到期与欠费 本服务的有效期为验收当日截止，如有新的需求，可重新按需新下单购买。 父主题： AI使能优化服务与提升服务

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步骤7：联盟成员创建作业 03 使用 TICS 基于安全多方计算、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计。 准备操作 注册账号并实名认证 购买TI CS 服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务（可选） 获取认证信息 联盟管理 组建联盟 管理联盟

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、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，

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