ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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告。极特殊的复杂场景工作量预计不超过17人天 1,200,000.00 每套 自动驾驶提升与优化服务 自动驾驶技术支持与优化服务包 针对自动驾驶业务场景，提供自动驾驶工具支持、算子优化、模型调优、算法调优等服务，每套折合10人天投入工作量； 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。

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使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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数据及选择的场景，无需任何代码开发，自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、声音分类等场景。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。 费用说明：本案例使用过程中，从AI Gallery下载数据集免费，但是数据集存储在OB

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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调优模型，使用6种不同的调优参数去训练模型。 模型创建成功后，在我的模型列表，单击操作列的“更多 > 调优”，进入创建调优作业页面。 在创建调优作业页面，配置参数。 由于需要分析模型调优效果，需要创建多个调优任务，不同调优任务的参数值配置请参见表2和表3。 表2 创建调优任务 参数 说明 取值样例

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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操作路径：培训-学习-学习项目-更多-任务分派-选择学员&任务期限 图8 任务分派1 图9 任务分派2 自动分派 通过设置学习项目分派对象的规则条件，满足条件的学员将会自动收到该学习项目，不需要管理员进行手动指派操作。 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-自动分派 图10 自动分派1 图11

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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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进行手动调优。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化（SMAC） TPE算法 模拟退火算法（Anneal） 贝叶斯优化（SMAC） 贝叶斯优

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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丢包抖动很大，怎么自动调优 有两种方式： 登录华为乾坤APP，选择对应的站点，单击“WiFi调优”。 登录华为乾坤控制台，在“资源中心 > 站点管理”中，单击待配置站点“操作”列的“站点配置”图标，在“站点配置 > 无线配置 > 射频 > 射频通用配置”下，按照实际需求，选择调优模式和调优参数，单击“应用”。

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自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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