TPC-iSPS11_60：KPI异常检测数据集 amazon：迁移学习Office-31 A(Amazon)数据集 dslr：迁移学习Office-31 D(DSLR)数据集 webcam：迁移学习Office-31 W(Webcam)数据集 caltech：迁移学习Caltech-256数据集 其中，ir

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智能客服的全新升级： 大连税务虚拟数字人系统是一种人工智能技术应用，它采用深度学习算法、 自然语言处理 技术、智能语音技术以及计算机视觉技术等，将虚拟形象与人工智能技术很好地结合，从而创建出一种可以与人进行面对面互动沟通的虚拟客服系统。通过深度融合语义理解、智能语音、计算机视觉三方面的AI

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特征工程任务创建的时间 任务用时 特征工程任务的执行时长 任务状态 特征工程任务的执行状态 查看特征工程任务的超参配置 查看特征工程任务的运行日志 删除特征工程任务 基于特征工程服务创建特征工程任务，请参见创建特征工程任务。 删除特征工程服务。 用户也可以在特征工程服务页面，单击右上角的“创建”，基于其他特征工程新建特征工程服务。

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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model_saved_path 是 模型保存的路径 "" max_iter 是 最大迭代次数（树的棵数） 4 max_depth 是 树的最大深度 5 subsampling_rate 是 构建单棵树的采样比例 1.0 feature_subset_strategy 是 构建单棵树的

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算子类别，比如数据特征类，该类包含数据特征的子类数据分析、特征工程、数据处理及其算子。详细的预置算子说明请参考预置算子说明章节。 单击算子类对象前图标，即可展开显示子类和算子。 双击数据特征类，展开其子类数据分析、特征工程、数据处理，双击数据分析类，展开其数据分析算子。 单击算子类对象前图标，即可收回其子类和算子。

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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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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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为时间列，后面五列为KPI特征列。 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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代码使用示例-用户转人工 参考Demo举例： 上述两种召唤人工的方式均可实现，采用相同的调用方式，可以参考MainContent.vue的transform方法。 //召唤人工 transform() { let transformData = { channel:

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或者效益最大化； 数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构 图1 架构图 方案优势 落地性强：自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台，目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新

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频上传至华为云OBS桶中，即可自动对音频内容进行审核。 降本增效 按需付费，用户只需要花费少量成本，即可代替人工审核，极大地降低了人力成本。 准确率高 基于改进的深度学习算法，在复杂语音环境中也能有高准确率。 约束和限制 部署该解决方案之前，您需 注册华为账号 并开通华为云，完成实名

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更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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如何选中全量特征列？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，在特征操作界面，单击表格左上方第一个带有倒三角标识的单元格即可。 使用JupyterLab开发平台创建的特征工程，在JupyterLab环境编辑区域分别运行“Import sdk”和“加载数据”代码框。运行

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