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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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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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交互式提示 KooCLI支持功能强大的多平台支持的交互式提示，方便命令构建，在命令中添加“--interactive”参数即可进入交互式提示。交互式中根据用户当前输入的内容，提示云服务名称，API的operation，参数及其描述信息，也提供部分参数值的补全功能。 交互式的使用方式如下：

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页面交互事件 适配器与Roma Exchange框架有多次交互，主要通过PostMessage和AddEventListener接口实现数据通信。对于适配器页面来说，有多次发送消息事件和接收消息事件，其中每次发送数据之后，ROMA Exchange都会根据监听到的事件名触发对应的动作。

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如何实现组件交互 初识事件-动作 同页面内组件的交互 页面间组件交互 父主题： 高级页面

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如何实现组件交互 初识事件-动作 同页面内组件的交互 页面间组件交互 父主题： 高级页面

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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如何配置交互功能? 交互功能可以实现图表联动，通过组件之间参数的传递来实现，单击某一个图表，另外一个图表的数据可以进行相应的变化。 例如，开启地理搜索组件的交互功能，并设置字段name映射为area，如图1所示： 图1 配置字段映射（示例） 那么就可以在其他的组件中将name当做

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实现URL交互功能。 创建一个大屏，进入大屏编辑页面，添加组件。单击某个组件，在“数据”面板中，“数据源类型”选择动态数据源（主要有API数据源或数据库类型的数据源），然后配置数据源，添加URL交互变量，格式为“${交互变量名}”。 用户可根据业务需求添加URL交互变量，以下是一些简单的示例，可供参考：

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删除智能交互对话 功能介绍 该接口用于删除智能交互对话。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/smart-chat-rooms/{room_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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《统一身份认证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务用户指南》。 父主题： 基础问题

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《统一身份认证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务用户指南》。

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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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成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计.

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本方案将介绍一种虚拟数字人的方案，包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用

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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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交互记录查询接口 场景描述 智能助手平台提供接口给第三方接入方调用，实现智能交互信息记录的查询，此接口只能查询用户最近一次来话的实例。 接口方法 设置成“POST”。 URL https://IP:PORT/oifde/rest/api/queryHistory 请求说明 参数名称

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