ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。 图1

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创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

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可自行替换并继续运行，无需任何人工干预。 实时数据分析 场景概述 实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来的大量数据进行分析，主要包含数据采集，加工，清洗，分析等环节。实时数据分析应用十分广泛，在车联网、金融保险、舆情分析、智慧城市等场景均有应用。 客户瓶颈 收集大数据时

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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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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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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新建测试任务 请在“测试任务”页面单击“新建”进行创建，新建完成后可自动完成深度遍历测试，生成包含图片和日志的详细报告。 查看任务 测试完成后，单击任务名称进入任务详情页面，通过查看日志和报告，可快速定位分析问题。

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、AntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，全方位保

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综合数据挖掘分析支持决策：通过综合数据挖掘分析，国蓝中天能够为管治提供决策支持。这种数据驱动的决策方式更加科学、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一

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图像分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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图像审核 图像 内容审核 （V3） 图像内容审核（V2） 图像内容审核（批量）（V2） 图像内容审核（异步批量）（V2） 父主题： SDK调用示例

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图像审核 图像内容审核（V3） 图像内容审核（V2） 图像内容审核（批量）（V2） 图像内容审核（异步批量）（V2） 父主题： SDK调用示例

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图像审核 图像内容审核（V3） 图像内容审核（V2） 图像内容审核（批量）（V2） 内容审核-图像（异步批量）（V2） 父主题： SDK调用示例

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推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐

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业发展现状测评、问题诊断、对标分析，进行深入的诊断评估，依照需求情况提供不同层级、不同颗粒度、符合客户现实情况和核心需求的企业数字化高质量发展的策略建议，基于华为云服务产品及解决方案能力全方位推动客户加快数字化转型升级。 依托评估诊断指标体系和分析模型等，优选适配符合客户的模型和

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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超分图像重建 功能介绍 图像在成像过程中存在像素过少导致的视觉信息不够或者由于压缩导致的图像信息丢失的情况。针对此类场景，超分图像重建基于深度学习算法，对图像中缺失的视觉信息进行补充，使得图像视觉效果更好。使用时用户发送待处理图片，返回经过超分图像重建后的结果图片。 前提条件 在

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推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。

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图像分类 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分类场景，开始标注前，您需要了解： 图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。

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