介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识 图像处理实验 介绍图像数据预处理，图像识别、 内容审核 、 文字识别 、 人脸识别 、视频分析、 图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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高性能编码规范 可以通过优化表结构、业务代码逻辑等提高性能。 减少复杂接口设计 单个服务不要实现太多的功能，服务越复杂可重用性越差。 单个服务不要返回太多的数据，包括记录数以及关联数据。 表结构优化 常用的查询条件字段创建索引，创建索引时区分度大的字段放在前面。 不要对所有字段建

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新增模型业务编码 功能介绍 调用该接口为指定模型的 数据实例 生成业务编码。在调用该接口前请确保数据模型具有“业务编码生成器”功能。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/generateBusinessCode

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gbdt编码模型训练 概述 利用训练好的gbdt分类模型对输入的特征进行离散化处理。对每棵树的叶子节点进行编码，预测的时候遍历到叶子节点对应位置的编码为1，该树其余节点的编码为0。该节点主要用于生产gbdt的分类模型，并存储到输入参数对应的位置上。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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快速完成模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择，提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果

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所有输出数据（用户物品特征、特征映射、域特征值数目统计结果、训练集、测试集）的存储都路径，文件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。

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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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Studio简称MLS，是ModelArts中的一个支持可视化机器学习建模的企业级AI开发工具，支持用户通过浏览器以全代码、少代码甚至零代码的方式开发AI模型。 MLS提供了图形化模型探索开发环境、丰富的预置算子和预置算链，并支持编写自定义算子，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提

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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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如图1中红色框所示，预置算子列表目前分为数据特征、输入输出、模型工程三大类。带标志的是算子类别，比如数据特征类，该类包含数据特征的子类数据分析、特征工程、数据处理及其算子。详细的预置算子说明请参考预置算子说明章节。 单击算子类对象前图标，即可展开显示子类和算子。 双击数据特征类，展开其子类数据分析、特征工程、数据

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，后续方便区分和管理。 智能学习天数 HSS学习服务器应用进程的天数。学习天数越多，学习结果越准确。 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后，对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程：HSS根据应用进程特征库，自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程：您在“应用进程控制

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D”四种类型，且只能选择其一种。 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。对于给定的训练数据集： 首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布。 然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。

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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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ts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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ts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API

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查询国家或者城市编码 功能介绍 查询国家或者城市编码。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/collection/v1.0/countryCityCode/search 参数说明 无。 请求 请求样例 https://ip:port/dataco

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生成数字资产编码 根据集合标识符和数字资产编号生成数字资产编码，同样具备唯一性，可用于可视化展示和DAC产品页核验。 调用方法 public function generateAssetID(string $collectionIndex, string $tokenId) throws

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