教育数字化的本质是重构教育生态，是用新一代信息通信技术推动传统教学与育人模式的变革。通过对传统教室空间的数字化改造，建设新型智慧教室与智慧学习空间，帮助院校构建下一代的融合式教学环境，从以教师为中心的教学模式向以学生为中心的学习模式转变，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教

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关系与特征，并高效完成标注。 数据处理 数据处理是 数据湖 中数据管理的重要部分。可以通过数据处理，将用户的原始数据转换成目标模型数据格式。 时序数据标注 标注是KPI异常检测非常重要的数据，可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率，在无监督学习中做算法验证评估： 监督学习：使用标

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分和管理。 test 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。 7 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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Doris：MySQL生态，易上手，多表复杂分析性能优于传统MPP。 ClickHouse：万列大宽表多维聚合分析，亚秒级响应，全自助分析。 HBase：高并发，毫秒级查询响应。 产品优势 丰富场景：兼容HBase、Doris、ClickHouse等多种引擎。 高可靠：架构高可用，内核深度优化，提升系统稳定性。

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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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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面的领先突破，更希望这些技术能

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文件信誉特征库升级报错 问题描述 如何处理文件信誉特征库升级报错？ 解决办法 当前无沙箱，该特征库升级也不起作用。 需要云沙箱License或者连本地沙箱，才能升级该特征库。 父主题： 常见FAQ

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Array of strings 数据集特征集合 表5 ModelParamVo 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size

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RTA业务系统的海量数据、超高并发、低时延等特点，对存储海量用户特征数据的特征数据库带来了巨大的挑战，特征数据库要在低成本的基础上，提供高稳定性、高性能的能力，满足业务诉求。 该金融科技企业RTA业务在上云前使用开源Redis集群作为特征数据库，近年来随着业务增长，其自建开源Redis集群在业务使用中遇到几个明显的痛点：

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图像搜索 SDK简介 图像搜索概述 图像搜索（ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interf

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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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为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。

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FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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处理。 待提取物品特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的物品特征，未选择的物品特征将不会被处理，即排序模块将忽略这些特征。 说明： 离散的区间个数不能超过100个，请您根据业务需求合理分配参数值。 单击，增加物品特征。在下拉选项中勾选特征参数名称并进行配置

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随机森林回归特征重要性 概述 采用随机森林回归算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_regressor_model参数，表示直接

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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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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

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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

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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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