端边云车联网Serverless数据湖解决方案

default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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顺序运行。 MLS中的一个算链可转换成一个ipynb文件或一个python文件，开发者可基于转换的文件做进一步开发。 亮点特性1：可视化建模 MLS提供了用户友好的可视化模型探索或开发环境，开发者只需要通过简单拖拉拽操作编排算子，构建算链即可完成机器学习建模。 MLS中一个算链由

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言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data

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数据处理 在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面，如图1所示。 参数说明如下所示： 作业名称：自定义输入。 开发环境：选择通用编辑器。 作业位置：存储作业脚本的 数据湖 OB

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数据处理 数据处理支持什么类型脚本？ 运行环境如何安装Python包？ 数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 用户注销后，是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源，是否还会计费？ 父主题： 常见问题

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数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题： 管理基础工具

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数据处理 当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。ModelArts提供了数据处理的功能，目的是帮助用户从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

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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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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

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套餐包简介 ModelArts服务支持购买套餐包，根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流

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Secret等信息，具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests

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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使

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Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供

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Python 样例 发送短信（示例1）、发送分批短信（示例1） 发送短信（示例2）、发送分批短信（示例2） 接收状态报告、接收上行短信 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 引用库 requests 2.18.1（仅示例1引用） 请自行下载安装Python

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