low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题： 智能问答机器人

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坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“V001（xxx）”，下一个版本为“V002（xxx）”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 父主题： 声音分类

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坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“V001（xxx）”，下一个版本为“V002（xxx）”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 父主题： 图像分类

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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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模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 父主题： 文本分类

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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lassification、kmeans。 attribute_list 枚举训练模型的输入列名。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。

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估结果说明。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“V001（xxx）”，下一个版本为“V002（xxx）”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。

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请检查配置是否正确，单击“开始训练”。 系统将根据数据训练推荐项目模型，通常需要花费几分钟，请耐心等待。 查看此训练相关的详细信息。单击“发布”。 如下图所示，状态为“已发布”，表示AI服务发布成功。 图2 已发布 在服务编排或者脚本中使用AI应用，具体操作可参考在服务编排中使用AI服务、在脚本中使用AI服务。

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评测镜像 Octopus平台各服务均提供用户 自定义镜像 功能，此模块对镜像提供了统一管理。 仿真镜像 仿真场景 仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型，依据平台提示，上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。

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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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模型训练 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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什么是对话机器人服务 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务：

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标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS中，标注

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“V001（xxx）”，下一个版本为“V002（xxx）”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 父主题： 文本分类

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效率及训练性能，ModelArts提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能，基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优，如learning rate、batch size等自动的调参策略；预置和调优常用模型，简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时，

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MLOps简介 什么是MLOps MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。随着机器学习的发展，人们对它的期待不仅仅是学术研究方

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好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 父主题： 图像分类

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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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