模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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搭建流程 图1 搭建流程 项目立项会（1个工作日） 明确双方责任人、需求 资料收集（1个工作日） 企业管理员需配合提供系统装填的物料 打通平台（1-3个工作日） 注册微信服务号、小程序，并关联认证 认证费用300元/次，审核时间1-3个工作日 独立小程序授权（5-7个工作日） 配置独立小程序、测试、上线、发版

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组织搭建 Astro低代码平台提供了统一的组织角色权限控制管理RBAC模型，权限可控、管理统一。在使用AstroFlow创建业务流程应用前，请配置组织层级、角色与权限等，让平台认识您。 设置通信录的维护方式，即从哪里添加成员。 在Astro中，支持自维护和飞书两种通信录维护类型，

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创建IAM用户组并授权 4. [VPC] 搭建IPv4网络 5. [RDS] 快速购买RDS数据库实例 6. [ MRS ] 从零开始使用Hadoop 查看更多 最佳实践& 沙箱实验室 典型场景案例+沙箱实验室真实云环境，手把手教您轻松上云 常见场景下最佳实践 1. [E CS ] 搭建网站汇总 2. [VPC]

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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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 RES+媒资应用场景

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环境搭建 开发工具 新建工程 基本配置 工程结构 父主题： 开发指南

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搭建环境 搭建LNMP环境 搭建LAMP环境 搭建Java Web环境 镜像部署Windows环境 手工搭建Hadoop环境（Linux） 手工部署Node.js（CentOS 7.2）

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搭建应用 构建FTP站点 搭建Microsoft SharePoint Server 2016 手工部署Docker（CentOS 7.5） 搭建微信公众号后台——收发文本消息 手工部署GitLab（CentOS7.2） 手工部署RabbitMQ（CentOS 7.4） PostgreSQL本地Slave搭建步骤

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在“实例管理”页面，单击需要搭建容灾的灾备实例名称，进入实例基本信息页面。 单击“数据库信息”模块的“灾备配置信息”。 在弹框中，单击“一键复制”。 图2 灾备配置信息 在“实例管理”页面，选择搭建容灾的主实例，选择“更多 > 搭建容灾”。 在跳转页面确认信息后，单击“搭建容灾”。 在弹框中，将4

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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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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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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