关联预测算法（Link Prediction） 概述 关联预测算法（Link Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

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录，可以获取批量服务预测结果，包括预测结果文件和AI应用预测结果。 若预测成功，目录下有预测结果文件和AI应用预测结果；若预测失败，目录下只有预测结果文件。 预测结果文件：文件格式为“xxx.manifest”，里面包含文件路径、预测结果等信息。 AI应用预测结果输出： 当输入为

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创建分子属性预测作业 功能介绍 创建分子属性预测作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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成本和使用量预测 预测机制 预测的应用

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模型部署完成后，您可添加图片进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”，选择本地图片进行测试。 图2 上传图片 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出结果。如模型准确率不满足预期

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登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“自动学习”。 在自动学习项目列表中，您可以查看到项目对应的“数据源”，单击此处链接，可直接跳转至创建项目时选择或者创建的数据集。 针对“预测分析”项目，其数据源指定的是一个OBS路径，并非数据集。其他类型的自动学习项目，其数据源为一个数据集。 图1 查看数据存储路径

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MODEL_TRAIN(模型训练) MODEL_EVALUATION(特征评估) MODEL_PREDICT(模型预测) learning_rate String 纵向联邦算法学习率，最大长度16 label_dataset String 标签数据集，最大长度100 label_agent

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MODEL_TRAIN(模型训练) MODEL_EVALUATION(特征评估) MODEL_PREDICT(模型预测) learning_rate 否 String 纵向联邦算法学习率，最大长度16 label_dataset 否 String 标签数据集，最大长度100 label_agent

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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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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图7 上传预测图片 单击“上传”选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图8 预测样例图 图9 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。

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联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API

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游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 自动学习模型训练图片异常？ 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于tra

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ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。 图1

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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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自动学习（旧版） 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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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