深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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专业版 适合企业复杂对话流程，需要多轮对话的场景，包括以下功能模块： 包含“高级版”功能，以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格

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管理。 专业版：适合企业复杂对话流程，需要多轮对话的场景。包括以下功能模块： 包含高级版所有功能，以及多轮技能管理、知识共享、应用授权。 旗舰版：适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景。包括以下功能模块：包含专业版所有功能，以及重量级深度学习模型训练。 路数：表示这个机器

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配置对话 配置对话，可以设置数字人欢迎语和热点问题，方便用户与数字人进行交互问答。 前提条件 已创建应用。 操作步骤 登录MetaStudio控制台，单击“智能交互”，如图1所示。 图1 MetaStudio控制台页面 在左侧导航栏中，选择“对话”，如图2所示。 参数配置说明如表1所示。

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单击“下一步”。 多轮对话技能：根据业务需要，通过自己配置意图、槽位，回复来实现多轮问答。 表格问答技能：仅需上传Excel表格，便能获取基于该表格知识的问答技能。 预置技能：使用系统已经创建好的技能（如查节日、查天气、成语接龙等），来实现一些通用场景下的多轮问答。系统提供的预置

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智能看板 管理员在智能看板页面可查看智能通话的统计数据，页面需按多轮树进行查询。 图1 智能看板 系统提供查询的字段如下表所示： 表1 智能看板查询字段 查询字段名称 描述 多轮树 智能模块配置的多轮树。 呼叫时间 默认带入开始时间为昨天，可自定义时间进行查询 批量任务 表单批量外呼中配置的任务

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对话分析 您可以定期查看机器人的统计数据和运营数据，并根据数据情况提出解决方案，如补充知识库、管理词典等措施，来提升对话机器人的体验效果。当前对话机器人服务提供了对话分析的功能，您可以通过查看对话分析解决现有的对话问题。 对话分析界面入口： 进入对话机器人服务管理控制台，在左侧菜

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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对话测试 如果您已经有大量的智能机器人，且需要经常测试这些机器人是否功能正常，则可编写对话测试用例，批量执行后，根据结果查看功能是否正常。 您登陆客户服务云后，进入“配置中心>机器人管理>流程配置>流程管理>对话测试> ”界面。 创建测试用例组。 您单击“”按钮，新增测试用例组，

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如果是系统则为system。 如果是用户则为user。 枚举值： system user name 否 String 对话参与者的可选名称，提供给模型信息以区分相同角色的不同对话参与者。 表4 FunctionCallTool 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String

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对话接口 场景描述 智能助手平台提供接口给第三方接入方调用，实现初始化、对话交互、对话转移以及拆线的实时对话操作，第三方通过调用该接口能够实现与终端用户的进行多轮对话交互以及办理和查询等业务。 接口方法 设置成“POST”。 URL https://IP:PORT/oifde/rest/crs/process

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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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源数据引用变量名 修改源数据引用变量名，以免和目标数据引用变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间引用变量名的区分。 源操作流变量名 修改源操作流变量名，以免和目标操作流变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间操作流变量名之间的区分。 单击图标，运行“绑定迁移前的源数据”代码框内容。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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模型训练的最大迭代轮数，默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时，迭代停止，训练提前结束，默认5。 重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。

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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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智能对话 问答库 问答库使用指南请点击问答配置。 语音热词 语音热词是指配置热词，帮助小微能精准识别术语、产品名称、人名等专业词汇。 登录 WeLink 管理后台，在“智能”下拉菜单，单击“小微助手 > 对话 > 语音热词”，进入语音热词配置界面。 点击“添加”，输入热词后，再点击“添加”即可添加成功。

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删除对话逻辑 场景描述 根据ID删除对话逻辑。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/deleteConversationFlow，例如域名是service.besclouds

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配置对话流程 本章节以调用实时天气接口为例配置“查天气”对话流程。 配置对话流程包含以下几个步骤： 步骤1：新建条件判断节点 步骤2：新建信息收集节点 步骤3：新建接口调用节点 步骤4：新建对话回复节点（分支1） 步骤5：新建对话回复节点（分支2） 步骤6：检测对话流程 步骤1：新建条件判断节点

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配置对话流程 本章节以调用实时天气接口为例配置“查天气”对话流程。 配置对话流程包含以下几个步骤： 步骤1：新建条件判断节点 步骤2：新建信息收集节点 步骤3：新建接口调用节点 步骤4：新建对话回复节点（分支1） 步骤5：新建对话回复节点（分支2） 步骤6：检测对话流程 步骤1：新建条件判断节点

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