程序代码连接实例 通过Go语言连接实例 通过Java语言连接实例 通过Python语言连接实例 父主题： 连接实例

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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-报名设置 5、复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 6、可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-可见范围 7、推送内容 通过推送消息，提醒学员学习

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 3、阶段任务 4、指派范围 选择该学习任务学习的具体学员 5、设置 对学习任务进行合格标准、奖励等设置 6、发布&学员学习 设置完成后，点击发布，学员

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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通过程序代码连接集群实例 Java示例 Python示例 父主题： 连接集群实例

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企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部

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构建学习器 from modelarts.algo_kits import Learner learner = Learner( model=model, datablock=db, output_dir="./output", optimizer="SGD"

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类）

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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通过程序代码连接副本集实例 Java示例 Python示例 父主题： 连接副本集实例

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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通过程序代码连接单节点实例 Java示例 Python示例 父主题： 连接单节点实例

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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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选择班级，开始学习 点击班级菜单，进入班级列表页面： 图1 班级 根据“班主任”提供的班级名称/班级编码找到对应的班级，进入班级学习： 图2 进入班级 父主题： 开始使用

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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 修订记录

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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 修订记录

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